The Multi-Source National Forest Inventory of Finland – methods and results 2013

This report presents the methods and results of the Finnish multi-source forest inventory corresponding to year 2013. In addition to field data, satellite images, digital map data and other georeferenced data were used. The main purpose of the article is to make multi-source forest inventory results available for the users and to help the users to understand the principles of the methods and advantages and limitations of the products. The field data originate from the 11th Finnish National Forest Inventory from years 2009 to 2013. The field data have been computationally updated to the date 31 July, 2013. The satellite images where from years 2012 – 2014. The basic features of the improved k-NN, ik-NN, estimation method are described. The results are presented by the regions of the Public Service unit of the Finnish Forest Centre and within the regions by municipalities, the boundaries as on 1.1.2014. The estimates are given, for example, for land areas, areas of tree species dominance, age, and development classes of stands and often separately for forests available for wood supply. The mean volume and total volume estimates are given in many different ways: by tree species and by timber assortments for forest land, and combined forest land and poorly productive forest land and also for forests available for wood supply, as well as by age and development classes. The biomass estimates are given, in addition to the total biomass estimates, by tree species groups in young thinning stands in which the first commercial thinning was proposed for the first 5-year period, separately for stem and bark and branches and foliage. The biomass estimates of mature forests are presented separately for branches, foliage and stem residuals, and stumps and large roots by tree species groups. These biomass estimates are given separately for land available for wood supply. All presented results can be employed in calculating forest resource estimates also for regions larger than municipalities. The error sources for the estimates as well as the reliability of the estimates are briefly discussed in Section 3.4.4 and Chapter 5.201

The Multi-source National Forest Inventory of Finland - methods and results 2007

A paper in the series of the results of the multi-source national forest inventory.Layout: Sari ElomaaThis article presents the results of the Finnish multi-source forest inventory based on satellite images, digital map data and field data. The main purpose of the article is to make multi-source forest inventory results available for the foresters, and all the readers interested in forests and forest environment. The field data originates from the 10th Finnish National Forest Inventory from years 2005 to 2008 . The basic features of the employed improved k-NN, ik-NN, method are described. The results are presented by forestry centres and within forestry centres by municipalities. The estimates are given, for example, for land areas, areas of tree species dominance, age and development classes and often separately for forests available for wood supply. The mean volume and total volume estimates are given in many different ways: mean volumes by tree species and by timber assortments for forest land, poorly productive forest land and their combination and also for forests available for wood supply, as well as by age and development classes. The biomass estimates are given by tree species groups in young thinning stands in which first commercial thinning was proposed for the first 5-year-period, separately for stem and bark and branches and foliage. The biomass estimates of mature forests are presented separately for branches, foliage and stem residuals, and stumps and large roots by tree species groups. All biomass estimates are given separately for land available for wood supply. The presented results can be employed in calculating forest resource estimates also for regions larger than municipalities. The error sources for the estimates as well as the reliability of the estimates are briefly discussed in Section 3.2.3 and Chapter 5

First Demonstration of Space-Borne Polarization Coherence Tomography for Characterizing Hyrcanian Forest Structural Diversity

Structural diversity is recognized as a complementary aspect of biological diversity and plays a fundamental role in forest management, conservation, and restoration. Hence, the assessment of structural diversity has become a major effort in the primary international processes, dealing with biodiversity and sustainable forest management. Because of prohibitive costs associated with the ground measurements of forest structure, despite their high accuracy, space-borne polarization coherence tomography (PCT) can introduce an alternative approach given its ability to provide a vertical reflectivity profile and spatiotemporal resolutions related to detecting forest structural changes. In this study, for the first time ever, the potential of space-borne PCT was evaluated in a broad-leaved Hyrcanian forest of Iran over 308 circular sample plots with an area of 0.1 ha. Two aspects of horizontal structure diversity, including standard deviation of diameter at breast height (σdbh) and the number of trees (N), were predicted as important characteristics in wood production and biomass estimation. In addition, the performance of prediction algorithms, including multiple linear regression (MLR), k-nearest neighbors (k-NN), random forest (RF), and support vector regression (SVR) were compared. We addressed the issue of temporal decorrelation in space-borne PCT utilizing the single-pass TanDEM-X interferometer. The data were acquired in standard DEM mode with single polarization of HH. Consequently, airborne laser scanning (ALS) was used to estimate initial values of height hv and ground phase φ0. The Fourier–Legendre series was used to approximate the relative reflectivity profile of each pixel. To link the relative reflectivity profile averaged within each plot with corresponding ground measurements of σdbh and N, thirteen geometrical and physical parameters were defined (P1−P13). Leave-one-out cross validation (LOOCV) showed a better performance of k-NN than the other algorithms in predicting σdbh and N. It resulted in a relative root mean square error (rRMSE) of 32.80%, mean absolute error (MAE) of 4.69 cm, and R2* of 0.25 for σdbh, whereas only 22% of the variation in N was explained using the PCT algorithm with an rRMSE of 41.56%. This study revealed promising results utilizing TanDEM-X data even though the accuracy is still limited. Hence, an entire assessment of the used framework in characterizing the reflectivity profile and the possible effect of the scale is necessary for future studies

Kainuun metsäkeskuksen alueen metsävarat 1969–2001

MetsävaratTässä julkaisussa esitetään valtakunnan metsien yhdeksänteen inventointiin (VMI9) perustuvat Kainuun metsäkeskuksen alueen metsävaratiedot ja niiden muutokset 1969–2001 sekä analysoidaan muutosten syitä. Lisäksi artikkelissa kuvataan yleispiirteet otantamenetelmästä. Inventoinnin otantamenetelmää, maastomittauksia ja tuloslaskentaa kehitettiin yhdeksättä inventointia varten. Menetelmä on kuvattu Etelä-Pohjanmaan tulosjulkaisun yhteydessä (Metsätieteen aikakauskirja 2B/1998). Kainuussa tuli ensi kertaa uudelleen mitattavaksi pysyviä koealoja. Niiden aiheuttamat muutokset mittauksiin on kuvattu tässä julkaisussa. §§ Metsien käyttö oli poikkeuksellisen voimakasta 1950-luvun lopulta 1980-luvun alkuun, mutta samalla metsien hoitoa tehostettiin. Puuvaranto on noussut vuoden 1969 inventoinnin 113 milj. m3:stä 142 milj. m3:iin. Puuston vuotuinen kasvu on samaan aikaan noussut 2,8 milj. m3:stä 6,0 milj. m3:iin. Metsien uudistaminen männylle on lisännyt mäntyvaltaisten metsien alan lähes 80 %:iin metsämaan alasta. Samalla männyn kasvu on noussut. Kuusen kasvu on saman suuruinen kuin 5. inventoinnissa. Kahdeksannen inventoinnin jälkeen kaikkien puulajien varannot ja kasvut ovat nousseet. §§ Voimakkaiden hakkuiden jälkeen metsien ikä- ja kehitysluokkarakenne poikkeavat edelleen tavoitejakaumista. Nuoria kasvatusmetsiä on enemmän ja varttuneita kasvatusmetsiä vähemmän kuin pitkän ajan tasaisten hakkuumahdollisuuksien mukaan niitä tulisi olla. Hakkuut painottuvat siten tulevalla 10-vuotiskaudella ensiharvennuksiin ja jonkin verran vielä uudistushakkuisiin. Metsänhoidollisin perustein voitaisiin hakkuita tehdä 900 000 ha:lla. Näistä ensiharvennuksia on 303 000 ha. §§ Metsälain tarkoittamia erityisen tärkeitä elinympäristöjä on VMI:n mukaan 0,8 % yhdistetystä metsä-, kitu- ja joutomaan alasta. Kuollutta puuta on metsä- ja kitumaalla keskimäärin 6,2 m3/ha, mikä on suurin VMI9:ssa tähän mennessä mitatuista metsäkeskuksittaisista keskiarvoista. Alueen metsät täyttävät ne metsäsertifioinnin kriteerit, joissa tietolähteenä on VMI, edellyttäen, että vuotuista taimikonhoidon alaa lisätään inventointia edeltäneen viiden vuoden keskimääräisestä alasta

Valtakunnan metsien 8. inventoinnin menetelmä ja tulokset metsäkeskuksittain Pohjois-Suomessa 1992–94 sekä tulokset Etelä-Suomessa 1986–92 ja koko maassa 1986–94

MetsävaratTässä julkaisussa esitetään valtakunnan metsien kahdeksannen inventoinnin (VMI8) Pohjois-Suomen otanta-asetelman suunnittelussa käytetty menetelmä, johdettu otanta-asetelma, maastomittaukset ja tuloslaskennan menetelmä.VMI8:n mukaiset metsävaratiedot esitetään Pohjois-Suomen alueelle metsäkeskuksittain 1.1.1998 voimaan tulleen metsäkeskusjaon mukaan. Koko maan VMI8:n tulokset esitetään erikseen Etelä- ja Pohjois-Suomelle. §§ VMI8:n Pohjois-Suomen inventoinnin suunnittelussa käytettiin otannan simulointia satelliittikuvista ja maastomittauksista johdetun puuston tilavuuskartan avulla. Viidesosa koealoista mitattiin Pohjois-Suomessa pysyvinä. Taimikoiden puuston kuvausta muutettiin aikaisempaa monipuolisemmaksi metsien tulevien kehitysvaihtoehtojen simuloimiseksi. §§ Pohjois-Suomen metsä- ja kitumaan elävän puuston kuorellinen kannon yläpuolinen runkotilavuus oli VMI8:n mukaan 594 milj. m3, kun se VMI7:n mukaan oli samalla alueella 517 milj. m3. Käyttökelpoista kuollutta puuta oli lisäksi 25 milj. m3. Koko maassa elävän puuston runkotilavuus oli 1 890 milj. m3 ja käyttökelpoisen kuolleen puun tilavuus 35 milj. m3. Kuorellisen runkopuun keskimääräinen vuotuinen kasvu mittausta edeltäneenä viitenä täytenä kasvukautena oli noussut Pohjois-Suomessa VMI7:n 16,5 milj. m3:stä VMI8:ssa 19,2 milj. m3:iin. Koko maan puuston vastaava kasvu oli VMI8:n mukaan 77,7 milj. m3. Kolme neljännestä Pohjois-Suomen metsämaan metsistä oli mäntyvaltaisia. Taimikonhoitoa tai perkausta oli ehdotettu Pohjois-Suomessa inventointia seuraavalle 10-vuotiskaudelle 950 000 hehtaarille ja ensiharvennuksia 830 000 hehtaarille. Koko maan vastaavat luvut olivat 2,43 ja 2,37 milj. hehtaaria

First Demonstration of Space-Borne Polarization Coherence Tomography for Characterizing Hyrcanian Forest Structural Diversity

Structural diversity is recognized as a complementary aspect of biological diversity and plays a fundamental role in forest management, conservation, and restoration. Hence, the assessment of structural diversity has become a major effort in the primary international processes, dealing with biodiversity and sustainable forest management. Because of prohibitive costs associated with the ground measurements of forest structure, despite their high accuracy, space-borne polarization coherence tomography (PCT) can introduce an alternative approach given its ability to provide a vertical reflectivity profile and spatiotemporal resolutions related to detecting forest structural changes. In this study, for the first time ever, the potential of space-borne PCT was evaluated in a broad-leaved Hyrcanian forest of Iran over 308 circular sample plots with an area of 0.1 ha. Two aspects of horizontal structure diversity, including standard deviation of diameter at breast height (σdbh) and the number of trees (N), were predicted as important characteristics in wood production and biomass estimation. In addition, the performance of prediction algorithms, including multiple linear regression (MLR), k-nearest neighbors (k-NN), random forest (RF), and support vector regression (SVR) were compared. We addressed the issue of temporal decorrelation in space-borne PCT utilizing the single-pass TanDEM-X interferometer. The data were acquired in standard DEM mode with single polarization of HH. Consequently, airborne laser scanning (ALS) was used to estimate initial values of height hv and ground phase φ0. The Fourier–Legendre series was used to approximate the relative reflectivity profile of each pixel. To link the relative reflectivity profile averaged within each plot with corresponding ground measurements of σdbh and N, thirteen geometrical and physical parameters were defined (P1−P13). Leave-one-out cross validation (LOOCV) showed a better performance of k-NN than the other algorithms in predicting σdbh and N. It resulted in a relative root mean square error (rRMSE) of 32.80%, mean absolute error (MAE) of 4.69 cm, and R2* of 0.25 for σdbh, whereas only 22% of the variation in N was explained using the PCT algorithm with an rRMSE of 41.56%. This study revealed promising results utilizing TanDEM-X data even though the accuracy is still limited. Hence, an entire assessment of the used framework in characterizing the reflectivity profile and the possible effect of the scale is necessary for future studies

A constructive review of the State Forest Inventory in the Russian Federation

The State Forest Inventory (SFI) in the Russian Federation is a relatively new project that is little known in the English-language scientific literature. Following the stipulations of the Forest Act of 2006, the first SFI sample plots in this vast territory were established in 2007. The 34 Russian forest regions were the basic geographical units for all statistical estimates and served as a first-level stratification, while a second level was based on old inventory data and remotely sensed data. The sampling design was to consist of a simple random sample of 84,700 circular 500m(2) sample plots over forest land. Each sample plot consists of three nested concentric circular subplots with radii of 12.62, 5.64 and 2.82m and additional subplots for assessing and describing undergrowth, regeneration and ground vegetation. In total, 117 variables were to be measured or assessed on each plot.Although field work has begun, the methodology has elicited some criticism. The simple random sampling design is less efficient than a systematic design featuring sample plot clusters and a mix of temporary and permanent plots. The second-level stratification is mostly ineffective for increasing precision. Qualitative variables, which are not always essential, are dominant, while important quantitative variables are under-represented. Because of very slow progress, in 2018 the original plan was adjusted by reducing the number of permanent sample plots from 84,700 to 68,287 so that the first SFI cycle could be completed by 2020.Peer reviewe

Hämeen-Uudenmaan metsäkeskuksen alueen metsävarat 1965–99

MetsävaratTässä julkaisussa esitetään valtakunnan metsien yhdeksänteen inventointiin (VMI9) perustuvat Hämeen-Uudenmaan metsäkeskuksen alueen metsävaratiedot ja niiden muutokset 1965–1999 sekä analysoidaan muutosten syitä. Lisäksi artikkelissa kuvataan yleispiirteet otantamenetelmästä. Inventoinnin otantamenetelmää, maastomittauksia ja tuloslaskentaa kehitettiin yhdeksättä inventointia varten. Menetelmä on kuvattu Etelä-Pohjanmaan tulosjulkaisun yhteydessä (Tomppo ym. 1998). Hämeen-Uudenmaan metsäkeskuksen alue muuttui vuonna 1996, kun metsälautakunnat muutettiin metsäkeskuksiksi. Tähän julkaisuun laskettiin uudelleen nykyisen metsäkeskuksen alueen tulokset viidennestä inventoinnista eli vuodesta 1965 lähtien. Hämeen-Uudenmaan alueella ovat puuston keskitilavuus, keskikasvu ja puuston kasvuprosentti maan korkeimpia. Metsä- ja kitumaalla keskitilavuus on 153 m3/ha ja keskikasvu 6,6 m3/ha/v. Kuusen osuus puuvarannosta on niinikään maan korkein 54 %. §§ Metsien käsittelytapojen muutos nosti puuston kasvua 1970-luvun alusta 1980-luvun puoliväliin. Poistuman jäätyä entiselle tasolle myös puuvaranto alkoi lisääntyä. Se on noussut 1960-luvun puolen välin 106 milj. m3:sta 146 milj. m3:iin. Puuston vuotuinen kasvu on samaan aikaan noussut 4,9 milj. m3:sta 6,3 milj. m3:iin. Kahdeksannen inventoinnin jälkeen kasvu ei ole enää noussut, vaan päinvastoin laskenut lievästi. Kuusen kasvu on laskenut ja muiden puulajien kasvut ovat nousseet. Hakkuut ovat 1990-luvulla vilkastuneet, mutta viiden inventointia edeltäneen vuoden poistuma on edelleen näiden vuosien keskikasvua pienempi. Kuusen poistuma on aivan viime vuosina ylittänyt sen kasvun. Uudistuskypsien metsien ala on samalla laskenut ja metsien kehitysluokkajakauma on nyt lähellä suositusten mukaista. Metsien metsänhoidollinen tila ei ole huonontunut edellisestä inventoinnista. Myöskään metsien uudistamisen laiminlyönnit eivät ole lisääntyneet. Metsälain tarkoittamia erityisen tärkeitä elinympäristöjä on VMI:n mukaan 0,6 % ja kaikkia metsien monimuotoisuuden kannalta tärkeitä habitaatteja, avainbiotooppeja, 11 % yhdistetystä metsä-, kitu- ja joutomaan alasta. Valtakunnan metsien inventointiin perustuvat metsäsertifioinnin kriteerit ovat pääosin toteutuneet