Madagaskarin suojelualueiden tehokkuuden arvioiminen kolmella satelliittipohjaisella aineistolla matching-menetelmää hyödyntäen

Suojelualueiden tehokkuuden (tehokkuus = suojelualueen arvioitu kyky estää ei-luonnollisista syistä johtuvia häiriöitä) arvioiminen on välttämätöntä, sillä ne ovat tärkeimpiä työkaluja monimuotoisuuskadon hillitsemisessä, ja niiden tehokkuudessa on huomattavaa vaihtelua. Metsäisillä suojelualueilla yleisin muuttuja tehokkuuden estimointiin on metsäkato, mutta myös tulipaloja voidaan käyttää kuvaamaan maankäytön muutosta. Vankkoja vertailuja erilaisten tietoaineistojen ja proxy-muuttujien välillä ei kuitenkaan ole tehty. Tässä tutkielmassa vastataan kyseiseen puutteeseen vertailemalla kolmea satelliittipohjaista aineistoa (metsäpeite/-kato, aktiiviset palot, palanut alue) Madagaskarin suojelualueiden tehokkuuden arvioinnissa. Tutkielmassa vastataan seuraaviin kysymyksiin: tuottavatko kyseiset aineistot ja niistä muodostetut vastemuuttujat yhtäläisiä suojelualueiden tehokkuusestimaatteja ja voisiko aineistoja käyttää ”ristiin” (ovatko ne keskenään vaihdettavissa) tutkimuksessa ja suojelualueiden käytännön hallinnoinnissa. Hypoteesit ovat seuraavat: H1: Aineistot ja niistä muodostetut vastemuuttujat yhtäläisiä tehokkuusestimaatteja, joista kahdella tulimuuttujalla lienee vahvin samankaltaisuus. H2: Aineistoja voi käyttää ristiin niin tutkimuksessa kuin suojelualueiden käytännön hallinnoinnissa. Vuonna 2005 tai aiemmin perustettujen Madagaskarin suojelualueiden (N=42) tehokkuutta tutkittiin ajanjaksolla 2005–2017. Kolmea binääristä vastemuuttujaa vertailtiin: metsäkato, aktiiviset tulipalot, palanut alue. Lisäksi tarkasteltiin jatkuvaa metsäkatomuuttujaa. Metsäalueita ja koko kaikkia alueita (metsäalueet + muut alueet) tarkasteltiin erikseen. Vastemuuttujien lisäksi analyyseissa käytettiin sopivia ympäristömuuttujia, joilla kontrolloitiin suojelualueisiin kohdistuviin paineisiin vaikuttavia tekijöitä: kaikilla alueilla korkeus, kaltevuus, etäisyys kaupunkeihin, etäisyys vesiväyliin ja vuotuinen sadanta, metsäalueilla näiden lisäksi etäisyys metsänreunaan. Kaikki muuttujat yhdistettiin solukooltaan 1 kilometrin hilaan. Matching-menetelmää (lähimmän naapurin Mahalanobiksen etäisyys) käytettiin kontrolliotoksen muodostamiseksi suojelluille soluille (”lohkoille”, parcels). Suhteellinen tehokkuus, yhdistetty (pooled) suhteellinen tehokkuus ja verkoston (network) suhteellinen tehokkuus laskettiin binäärisillä muuttujilla, keskiarvoinen tehokkuus jatkuvalla muuttujalla. Tehokkuusestimaatit tuotettiin koko maalle, biomeille (trooppiset ja subtrooppiset kosteat lehtipuumetsät, trooppiset ja subtrooppiset kuivat lehtipuumetsät, aavikot ja kuivat pensaikot) ja yksittäisille suojelualueille. Suojelualueet olivat yleisesti vähintään kohtalaisen tehokkaita, ja kaikki muuttujat tuottivat samansuuntaisia, yhtenäisiä tuloksia koko maan ja biomien tasolla, etenkin yhdistetyn suhteellisen tehokkuuden tapauksessa. Keskimäärin kosteiden metsien suojelualueet olivat tehokkaimpia maankäyttöpaineiden torjumisessa, kuivien metsien suojelualueet hieman vähemmän tehokkaita ja kuivien pensaikoiden suojelualueet olivat tehottomimpia. Yksittäisten suojelualueiden tehokkuuksien välillä oli huomattavaa vaihtelua, ja noin puolessa kaikista suojelualueista kaikki muuttujat osoittivat alueen olevan tilastollisesti merkitsevästi (α = 0,05) tehokas. Hieman yli puolessa suojelualueista osa muuttujista osoitti suojelualueen olevan tehokas, osa taas vaikutuksen olevan päinvastainen eli suojelualue lisäsi maankäytön muutosta. Metsäalueilla yksikään suojelualue ei kuitenkaan lisännyt muutosta kaikilla muuttujilla mitattuna; kaikilla alueilla tällaisia suojelualueita oli yksi. Tehokkuudessa oli pieniä eroja kaikilla tasoilla (koko maa, biomit, yksittäiset suojelualueet) metsäalueiden ja kaikkien alueiden välillä, mutta erot olivat tilastollisesti merkitseviä vain muutamassa tapauksessa. Tulokset viittaavat siihen, että analysoituja aineistoja voisi käyttää ristiin ainakin maa- ja biomitasolla suojelualueiden tehokkuuden arvioimisessa trooppisilla alueilla. Aineistoja voi käyttää myös yksittäisten suojelualueiden tasolla tietyin varauksin, aineistojen luonteeseen ja käyttäytymiseen perehtyneenä. Aineistot soveltuvat hyvin tutkimukseen: käytännön toimissa metsäpeite/-kato ja aktiiviset palot lienevät käyttökelpoisempia kuin palanut alue, sillä viimeksi mainitussa on muutamia piirteitä, jotka tekevät sen käyttämisestä kahta muuta haastavampaa (se muun muassa vaatii enemmän prosessointia käyttötarkoituksesta riippuen ja sen lataaminen vaatii erillisen ohjelmiston).Measuring the effectiveness of protected areas (PAs) is essential as they are key tools in tackling the ongoing biodiversity loss and there is substantial variation in their effectiveness (the estimated ability of protected areas to prevent unnatural disturbances). In forested PAs, the most common variable in effectiveness estimation is forest loss, but fire can also be used as a proxy for conversion. There is, however, a lack of robust comparisons between different data sets and proxies. This thesis aims to provide more insight into the issue by comparing three satellite-based data sets in protected area effectiveness assessment using Madagascar as a case study. The questions to be answered here are whether the data sets and variables derived from them produce similar PA effectiveness estimates and whether they could be used interchangeably in research and for practical management purposes. The hypotheses are as follows: H1: The three proxies produce similar results with the two fire proxies most likely having a stronger relationship. H2: The data sets can be used interchangeably both for science purposes and in practical management of PAs. The effectiveness of Malagasy protected areas established in or before 2005 (N=42) was examined from 2005 to 2017. Three binary response variables were compared: forest loss, fire incidence, and burned area. In addition, a continuous forest loss variable was examined. Forested areas and the full landscape were studied separately i.e. estimates were produced for both forested areas only and full landscape (forested areas + other areas). 1-kilometre parcels in a uniform grid were sampled using nearest neighbour Mahalanobis distance matching, controlling for the factors affecting conversion pressures with appropriate covariates: altitude, slope, distance to cities, distance to roads, distance to waterways, and rainfall for forested areas and full landscape, and in addition, distance to forest edge for forested areas. Relative effect, pooled relative effect, and network relative effect were calculated for the binary variables, mean effect for the continuous variable. The effects were calculated on country level, biome level (tropical and subtropical moist broadleaved forests, tropical and subtropical dry broadleaved forests, and deserts and xeric shrublands), and individual PA level. Protected areas appeared to be at least moderately effective, and all variables produced parallel, consistent results on the country and biome level, especially when using pooled relative effect. On average, PAs in tropical and subtropical moist broadleaf forests were most effective in avoiding land-use pressures, the ones in tropical and subtropical dry broadleaf forests slightly less, and the ones in deserts and xeric shrublands most ineffective. There was substantial variation between and inside individual PAs, and in approximately half of the PAs all variables indicate that the given area is significantly effective (α = 0,05). In a little over half of the PAs the effects were mixed, and in forested areas, no PA was indicated to be ineffective by all variables. In full landscape, this was the case for one PA. There were small differences between forested areas and the full landscape in all levels, but they were statistically significant only in a few cases. This study thus suggests that the data sets could be used interchangeably, at least on country and biome level, when conducting matching to assess PA effectiveness in a tropical setting. They could be utilised on individual PA level, too, with certain precautions and understanding of the nature and behaviour of the data. They are well suited for research; however, in practical management forest loss and fire incidence might be more feasible than burned area, due to its certain characteristics (it for example demands quite a lot of processing depending on the use purpose) and accessibility issues

Airborne dual-wavelength waveform LiDAR improves species classification accuracy of boreal broadleaved and coniferous trees

Funding Information: This study was conducted on course FOR-254 ‘Advanced Forest Inventory and Management Project’ at the University of Helsinki. Plots IM and OG were measured by students and assistants on course FOR110B with the kind permission of Prof. Pauline Stenberg. Dr. Pekka Kaitaniemi provided phenological observations during LiDAR campaigns, and support by Dr. Antti Uotila was crucial in finding aspen, alder and larch samples in Hyytiälä. The LiDAR and field data in 2013 were collected and processed with funding from the Academy of Finland and Metsämiesten säätiö. Other work by made possible by the University of Helsinki. Publisher Copyright: © 2022, Finnish Society of Forest Science. All rights reserved.Tree species identification constitutes a bottleneck in remote sensing applications. Waveform LiDAR has been shown to offer potential over discrete-return observations, and we assessed if the combination of two-wavelength waveform data can lead to further improvements. A total of 2532 trees representing seven living and dead conifer and deciduous species classes found in Hyytiälä forests in southern Finland were included in the experiments. LiDAR data was acquired by two single-wavelength sensors. The 1064-nm and 1550-nm data were radiometrically corrected to enable range-normalization using the radar equation. Pulses were traced through the canopy, and by applying 3D crown models, the return waveforms were assigned to individual trees. Crown models and a terrain model enabled a further split of the waveforms to strata representing the crown, understory and ground segments. Different geometric and radiometric waveform attributes were extracted per return pulse and aggregated to tree-level mean and standard deviation features. We analyzed the effect of tree size on the features, the correlation between features and the between-species differences of the waveform features. Feature importance for species classification was derived using F-test and the Random Forest algorithm. Classification tests showed significant improvement in overall accuracy (74→83% with 7 classes, 88→91% with 4 classes) when the 1064-nm and 1550-nm features were merged. Most features were not invariant to tree size, and the dependencies differed between species and LiDAR wavelength. The differences were likely driven by factors such as bark reflectance, height growth induced structural changes near the treetop as well as foliage density in old trees.Peer reviewe