Index Measuring Land Use Intensity—A Gradient‐Based Approach

To monitor the changes in the landscape, and to relate these to ecological processes, we need robust and reproducible methods for quantifying the changes in landscape patterns. The main aim of this study is to present, exemplify and discuss a gradient‐based index of land use intensity. This index can easily be calculated from spatial data that are available for most areas and may therefore have a wide applicability. Further, the index is adapted for use based on official data sets and can thus be used directly in decision‐making at different levels. The index in its basic form consists of two parts where the first is based on the data of buildings and roads and the second of infrastructure land cover. We compared the index with two frequently used ‘wilderness indices’ in Norway called INON and the Human Footprint Index. Our index captures important elements of infrastructure in more detailed scales than the other indices. A particularly attractive feature of the index is that it is based on map databases that are updated regularly. The index has the potential to serve as an important tool in land use planning as well as a basis for monitoring, the assessment of ecological state and ecological integrity and for ecological accounting as well as strategic environmental assessments. infrastructure; land use; index; landscape; planning; monitoringpublishedVersio

Impacts of recent climate change on crop yield can depend on local conditions in climatically diverse regions of Norway

Globally, climate change greatly impacts the production of major crops, and there have been many attempts to model future yields under warming scenarios in recent years. However, projections of future yields may not be generalisable to all crop growing regions, particularly those with diverse topography and bioclimates. In this study, we demonstrate this by evaluating the links between changes in temperature and precipitation and changes in wheat, barley, and potato yields at the county-level during 1980–2019 in Norway, a Nordic country with a range of climates across a relatively small spatial scale. The results show that the impacts of climate variables on yield vary widely by county, and that for some crops, the strength and direction of the link depends on underlying local bioclimate. In addition, our analysis demonstrates the need for some counties to focus on weather changes during specific crucial months corresponding with certain crop growth stages. Furthermore, due to the local climatic conditions and varying projected climate changes, different production opportunities are likely to occur in each county.publishedVersio

Extrinsic and intrinsic controls of zooplankton diversity in lakes

Pelagic crustacean zooplankton were collected from 336 Norwegian lakes covering a wide range of latitude, altitude, lake area, mean depth, production (as chlorophyll a), and fish community structure. Mean zooplankton species richness during the ice-free season was generally low at high latitudes and altitudes. Further, lower species richness was recorded in western lakes, possibly reflecting constraints on migration and dispersal. However, despite obvious spatial limitations, geographic boundaries were only weak predictors of mean zooplankton richness. Similarly, lake surface area did not contribute positively to mean richness such as seen in other ecosystem surveys. Rather, intrinsic factors such as primary production and fish community (planktivore) structure were identified by regression analysis as the major predictors of zooplankton diversity, while a positive correlation was observed between species richness and total zooplankton biomass. However, in spite of a large number of variables included in this study, the predictive power of multiple regression models was modest (<50% variance explained), pointing to a major role for within-lake properties, as yet unidentified intrinsic forces, stochasticity, or dispersal as constraints on zooplankton diversity in these lakes

GIS as a tool for studying temporal and spatial patterns in Norwegian ecosystems across disciplines and scales

As a starting point GIS (geographical information systems) seem intuitively to be a practical tool for biologists performing ecological research. GIS conveniently stores, explores, analyses and visualizes biological/ecological/environmental observations. A thorough exploration of the opportunities offered by GIS was made in twelve different Norwegian ecological studies. These studies span scales from the regional at which biogeographical patterns can be studied, to centimetre-scales at which the fates of small (bryophyte) individuals may be followed. They encompass different ecosystems – marine, freshwater and terrestrial. They target animal, fungi and plants. More than 300 vascular plant species, 150 bryophytes species, 50 lichen species, 150 fungi species and 100 zooplankton species were included in the studies in addition to two species of butterflies and one seal species. GIS was an efficient tool for handling variation in data properties in all studies that opened many new opportunities. The most promising new scientific results from the GIS analyses were perhaps the least-cost path modelling for actual movement and dispersal of organisms in a landscape, the development of objective, step-less models for biogeographical variation and spatial prediction modelling of species occurrence and diversity patterns. However, concern is raised that the rather high user threshold of GIS software [and the recurrent needs for data programming (scripting)] prevents many scientists from using GIS in their own ecological research. The importance of being able to address different spatial and temporal scales in all kinds of ecological research is also discussed. Scale is easily handled in GIS. Most notably, two of the most critical questions in spatial pattern analysis can be analysed through geostatistical GIS tools: determination of the appropriate scale to conduct the analysis; and to assess the nature (and strength) of the spatial structure. A two-stage strategy, comprising biogeographical analysis of the distributions of species by use of sampling units that span the main regional gradients, and a local ecological approach to the abundance variation of the species, seems to be a most fruitful analytic strategy. This study also underpins the everlasting need for including baseline investigations (identification of patterns of variation in species composition, followed by ecological interpretation) in ecological studies irrespective of scale, environment and species. The included monitoring approaches showed condiderable variation occurs over short time periods, even in apparently stable ecosystems. Monitoring projects are therefore important for the understanding of important processes and present condition in ecosystems. Both baseline investigations and monitoring projects is this thesis is thus crucial for be one of the main targets for ecological research in coming years: prediction of what will happen to species and ecosystems under different environmental (including climate) change scenarios. In this context, GIS seems an inevitably important tool

Utvikling av standardiserte bakkesannheter for økosystemer på land

Bakkestuen, V. & Venter, Z. 2021. Utvikling av standardiserte bakkesannheter for økosystemer på land. NINA Rapport 1922. Norsk institutt for naturforskning. Miljøforvaltningen har betydelige kartleggings- og overvåkingsbehov. Dette gjelder særlig for heldekkende overvåking av status og endringer av naturtypene som finnes i Norge. Fjernmåling er en arealdekkende teknologi som kan gjøre naturovervåkingen mer kostnadseffektiv og som gir areal- og utslippsstatistikker som er mulig å oppdatere fortløpende. Dette er nødvendig for å kunne gi et godt grunnlag for målrettet forvaltning og politikkutforming. På tross av de mulighetene som ligger i fjernmålte produkter, så har de også en rekke utfordringer knyttet til seg når det gjelder å gjøre produktene forvaltningsrelevante. Det ligger en usikkerhet i alle fjernmålte kartprodukter. Forvaltningen er særlig avhengig av at heldekkende naturtypekartprodukter er nøyaktige nok for det gitte forvaltningsformålet med hensyn på riktig klassifisering av arealer. For de fleste forvaltningsformål vil utviklingen av gode produkter kreve tilgang til bakkesannheter av tilstrekkelig kvalitet og omfang. Tidligere rapporter har tydeliggjort at mangel på gode akkesannhetsdata er en begrensning for bruk av fjernmåling i Norge. I denne rapporten har vi sett på hvilke eksisterende kilder til in situ kartlagte data vi har i Norge som kan brukes som gode bakkesannheter for fjernmåling (BFF). Vi har sett på mulighetene for å hente BFF som ligger i de arealrepresentative overvåkingssystemene Landsskogtakseringen (LST) og i Arealrepresentativ overvåking (ANO), som er de to eksisterende store programmene for innhenting av arealstatistikk og overvåking i Norge. I tillegg har vi høstet erfaringer fra to store internasjonale programmer, LUCAS og LCMAP, som også kan brukes i innhenting av BFF. ESA sin in-situ komponent er også kort beskrevet. Rapporten går igjennom hvilke krav som bør settes for gode BFF, både når det kommer til de statistisk riktige metodene og de mest løsningsorienterte metodene i forhold til tilgjengelige ressurser. Rapporten har kommet fram til seks viktige krav som BFF bør oppfylle: (i) generelt krav om statistisk utlegging av BFF som oppfyller kravene i moderne samplingsmetodikk også når det gjelder representativt utvalg av prøveflater, (ii) oppfyller homogenitetskravet for BFF, (iii) oppfyller arealkravet for minstestørrelse for BFF, (iv) oppfyller kravet om tilstrekkelig antall, (v) har innebygget mulighet til å fange opp sjeldne arealtyper og (vi) at BFF ligger fritt tilgjengelig maskinlesbart et sted på nettet. Det siste er viktig med tanke på FAIR prinsippene. De aller fleste eksisterende overvåkingsprogrammene som ikke er tilpasset BFF i utgangspunktet, sliter med å oppfylle krav (ii) homogenitet og (iii) tilstrekkelig minsteareal. Dette gjelder også LST og ANO. Det er viktig at dataene er kvalitetssikret (særlig hvis man punsjer i felt). LUCAS (Land Use/Cover Area frame Survey) er et EU-samarbeid (Eurostat) som skal gi harmonisert og sammenlignbar statistikk om arealbruk og arealtyper over hele EU. LUCAS utføres, som i LST og ANO, med feltobservasjoner i et lite sentrert areal (her i en sirkel med 1,5 m radius) på utvalgte forhåndsdefinerte prøvepunkter. LUCAS har eksistert siden 2006 og feltarbeid gjennomføres hvert 3. år. LUCAS sin kjerneprotokoll for innsamling av data hadde store begrensninger på romlig skala og representativitet når det gjaldt å bruke disse innsamlingene til kalibrering, opplæring og/eller validering av fjernmålte produkter. Derfor gjorde LUCAS en tilpasning i 2018 for å imøtekomme kravene som BFF bør oppfylle. Den viktigste endringen gjort i 2018 besto i å lage en homogent LUCAS polygon rundt kjerneområdene. En LUCAS polygon består av fire innmålte punkter i N, S, Ø, V retning i opptil 51 meter fra midtpunktet dersom arealtypen/klassen ikke endrer seg i løpet av denne distansen. Ved endring av arealtype i en eller flere av kardinalretningene settes punktet i overgangen av arealtypene/klassene. Ved å innføre en slik liten endring som ble gjort LUCAS i 2018, ville man kunne gjøre LST og ANO mye mer anvendbare i BFF sammenheng. Om dette ikke er praktisk mulig å lage en LUCAS polygon, vil en vurdering av homogenitet i arealtype eller arealklasse i en sirkel med radius 25 meter rundt det eksisterende midtpunktet, være til stor nytte. Rapporten foreslår å lage kartprodukter fra fjernmåling i en tre trinns prosess, alt etter hvilken presisjon som ønskes i sluttproduktet. Første trinn, som kan være en skrivebordsøvelse der man henter treningspunkter fra ekspertvurderinger og tolkninger av flyfoto/satellitt, vil kunne være utgangspunkt for et førstegenerasjonskart. Førstegenerasjonskartet kan brukes til å lage en samplingsstrategi for innhenting av bakkesannheter i felt i trinn to. Det er foreslått å hente inn 50 – 100 BFF for å lage et andregenerasjonskart. Dersom det andre generasjonskartet i trinn to virker lovende, dvs. har gode valideringsresultater fra de innhentede BFF, åpner dette for trinn tre, hvor det gjerne innhentes 500 eller flere BFF (blant annet avhengig av valideringsresultatene i trinn to) for å lage et tredje generasjonskart med høy kvalitet. I rapporten finnes det også et forslag til en BFF app, som allerede er tatt i bruk av Miljødirektoratet i andre pågående prosjekter slik som ANO. Det er gitt konkrete forslag til hva som skal samles inn av parametere i appen. Med muligheter for mer objektbasert klassifikasjon i pikselnaboskap, og mer fokus på mønster-analyser i framtiden, vil antagelig etterspørselen etter mer dyplæringsanvendelige BFF, som bilde chips, øke i framtiden.Bakkestuen, V. & Venter, Z. 2021. Development of standardized ground truths for terrestrial ecosystems. NINA Report 1922. Norwegian Institute for Nature Research. The environmental authorities have significant mapping and monitoring needs. This applies in particular to comprehensive monitoring of the status and changes of the habitat types found in Norway. Remote sensing is a relatively new area-covering technology that can make nature monitoring more cost-effective, and provide area and emission statistics that are possible to update continuously. This is necessary to be able to provide a good basis for targeted management and policy formulation. Despite the opportunities that lie in remotely measured products, they also have a number of challenges associated with them when it comes to making the products management relevant. There is an uncertainty in all remotely measured map products. The management is particularly dependent on solid nature type map products being accurate enough for the given management purpose with regard to the correct classification of areas. For most management purposes, the development of good products will require access to ground truths of sufficient quality and scope. Previous reports have made it clear that the lack of good ground truth data is a limitation for the use of remote sensing in Norway. In this report, we have looked at which existing sources of in situ mapped data we have in Norway that can be used as good ground truths for remote sensing (BFF). We have looked at the possibilities for retrieving BFF, which are located in the area-representative monitoring systems Landsskogstaseringen (LST) and in Area-representative monitoring (ANO), which are the two existing large programs for obtaining area statistics and monitoring in Norway. In addition, we have gained experience from two major international programs, LUCAS and LCMAP, which can also be used in obtaining BFF. ESA's in-situ component is also briefly discussed. The report reviews the requirements that should be set for good BFFs, both when it comes to the statistically correct methods and the most solution-oriented methods in relation to available resources. The report has identified six important requirements that BFF should meet: (i) general requirements for statistical interpretation of BFF that meet the requirements of modern sampling methodology also with regard to representative selection of sample surfaces, (ii) meet the homogeneity requirement for BFF, (iii) meets the area requirement for minimum size for BFF, (iv) meets the requirement for a sufficient number, (v) has a built-in ability to capture rare area types and (vi) that BFF is freely available machine readable somewhere on the web. The latter is im-portant in terms of FAIR principles. The vast majority of existing monitoring programs that are not adapted to BFF in the first place, struggle to meet requirements (ii) homogeneity and (iii) sufficient minimum area. This also applies to LST and ANO. It is important that the data is quality assured (especially if you punch in the field). LUCAS (Land Use / Cover Area Frame Survey) is an EU collaboration (Eurostat) that will provide harmonized and comparable statistics on land use and land types throughout the EU. LUCAS is performed, as in LST and ANO, with field observations in a small centered area (here in a circle with a radius of 1.5 m) at selected predefined test points. LUCAS has existed since 2006 and fieldwork is carried out every 3 years. LUCAS 'core data collection protocol had major limitations on a spatial scale and representativeness in using these collections for calibration, training and / or validation of remotely measured products. Therefore, LUCAS made an adjustment in 2018 to meet the requirements that BFF should meet. The most important change made in 2018 was to create a homogeneous LUCAS polygon around the core areas. A LUCAS polygon consists of four measured points in the N, S, Ø, V direction at up to 51 meters from the center point if the area type / class does not change during this distance. When changing the area type in one or more of the cardinal directions, the point is set in the transition of the area types / classes. By introducing such a small change that was made to LUCAS in 2018, one would be able to make LST and ANO much more usable in the BFF context. In principle this would maintain the information already collected in LST and ANO but make it representative and applicable to re-mote sensing methods. If this is not possible, simply verifying that LST, ANO or other existing BFF points consist of or do not consist of a homogeneous area type or area class in a circle with a radius of 25 meters around the existing midpoint, would be of great use. The report proposes to make map products from remote measurement in a three-step process, depending on the precision desired in the final product. The first step, which can be a desk exercise where you get training points from expert assessments and interpretations of aerial photos / satellite, could be the starting point for a first-generation map. The first generation map can be used to create a sampling strategy for obtaining ground truths in field in step two. It is proposed to collect 50 - 100 BFF to make a second generation map. If the second generation map in step two seems promising, ie has good validation results from the obtained BFFs, this opens up for step three, where it is often possible to obtain 500 or more BFFs (among other things depending on the validation results in step two) to create a third generation map with high quality. The report also includes a proposal for a BFF app, which has already been used by the Norwegian Environment Agency in other ongoing projects such as ANO. Specific suggestions have been given for what parameters are to be collected in the app. With opportunities for more object-based classification in pixel neighborhoods, and more focus on pattern analyzes, the demand for more deep-learning BFF will probably increase in the future

Utvikling av standardiserte bakkesannheter for økosystemer på land

Bakkestuen, V. & Venter, Z. 2021. Utvikling av standardiserte bakkesannheter for økosystemer på land. NINA Rapport 1922. Norsk institutt for naturforskning. Miljøforvaltningen har betydelige kartleggings- og overvåkingsbehov. Dette gjelder særlig for heldekkende overvåking av status og endringer av naturtypene som finnes i Norge. Fjernmåling er en arealdekkende teknologi som kan gjøre naturovervåkingen mer kostnadseffektiv og som gir areal- og utslippsstatistikker som er mulig å oppdatere fortløpende. Dette er nødvendig for å kunne gi et godt grunnlag for målrettet forvaltning og politikkutforming. På tross av de mulighetene som ligger i fjernmålte produkter, så har de også en rekke utfordringer knyttet til seg når det gjelder å gjøre produktene forvaltningsrelevante. Det ligger en usikkerhet i alle fjernmålte kartprodukter. Forvaltningen er særlig avhengig av at heldekkende naturtypekartprodukter er nøyaktige nok for det gitte forvaltningsformålet med hensyn på riktig klassifisering av arealer. For de fleste forvaltningsformål vil utviklingen av gode produkter kreve tilgang til bakkesannheter av tilstrekkelig kvalitet og omfang. Tidligere rapporter har tydeliggjort at mangel på gode akkesannhetsdata er en begrensning for bruk av fjernmåling i Norge. I denne rapporten har vi sett på hvilke eksisterende kilder til in situ kartlagte data vi har i Norge som kan brukes som gode bakkesannheter for fjernmåling (BFF). Vi har sett på mulighetene for å hente BFF som ligger i de arealrepresentative overvåkingssystemene Landsskogtakseringen (LST) og i Arealrepresentativ overvåking (ANO), som er de to eksisterende store programmene for innhenting av arealstatistikk og overvåking i Norge. I tillegg har vi høstet erfaringer fra to store internasjonale programmer, LUCAS og LCMAP, som også kan brukes i innhenting av BFF. ESA sin in-situ komponent er også kort beskrevet. Rapporten går igjennom hvilke krav som bør settes for gode BFF, både når det kommer til de statistisk riktige metodene og de mest løsningsorienterte metodene i forhold til tilgjengelige ressurser. Rapporten har kommet fram til seks viktige krav som BFF bør oppfylle: (i) generelt krav om statistisk utlegging av BFF som oppfyller kravene i moderne samplingsmetodikk også når det gjelder representativt utvalg av prøveflater, (ii) oppfyller homogenitetskravet for BFF, (iii) oppfyller arealkravet for minstestørrelse for BFF, (iv) oppfyller kravet om tilstrekkelig antall, (v) har innebygget mulighet til å fange opp sjeldne arealtyper og (vi) at BFF ligger fritt tilgjengelig maskinlesbart et sted på nettet. Det siste er viktig med tanke på FAIR prinsippene. De aller fleste eksisterende overvåkingsprogrammene som ikke er tilpasset BFF i utgangspunktet, sliter med å oppfylle krav (ii) homogenitet og (iii) tilstrekkelig minsteareal. Dette gjelder også LST og ANO. Det er viktig at dataene er kvalitetssikret (særlig hvis man punsjer i felt). LUCAS (Land Use/Cover Area frame Survey) er et EU-samarbeid (Eurostat) som skal gi harmonisert og sammenlignbar statistikk om arealbruk og arealtyper over hele EU. LUCAS utføres, som i LST og ANO, med feltobservasjoner i et lite sentrert areal (her i en sirkel med 1,5 m radius) på utvalgte forhåndsdefinerte prøvepunkter. LUCAS har eksistert siden 2006 og feltarbeid gjennomføres hvert 3. år. LUCAS sin kjerneprotokoll for innsamling av data hadde store begrensninger på romlig skala og representativitet når det gjaldt å bruke disse innsamlingene til kalibrering, opplæring og/eller validering av fjernmålte produkter. Derfor gjorde LUCAS en tilpasning i 2018 for å imøtekomme kravene som BFF bør oppfylle. Den viktigste endringen gjort i 2018 besto i å lage en homogent LUCAS polygon rundt kjerneområdene. En LUCAS polygon består av fire innmålte punkter i N, S, Ø, V retning i opptil 51 meter fra midtpunktet dersom arealtypen/klassen ikke endrer seg i løpet av denne distansen. Ved endring av arealtype i en eller flere av kardinalretningene settes punktet i overgangen av arealtypene/klassene. Ved å innføre en slik liten endring som ble gjort LUCAS i 2018, ville man kunne gjøre LST og ANO mye mer anvendbare i BFF sammenheng. Om dette ikke er praktisk mulig å lage en LUCAS polygon, vil en vurdering av homogenitet i arealtype eller arealklasse i en sirkel med radius 25 meter rundt det eksisterende midtpunktet, være til stor nytte. Rapporten foreslår å lage kartprodukter fra fjernmåling i en tre trinns prosess, alt etter hvilken presisjon som ønskes i sluttproduktet. Første trinn, som kan være en skrivebordsøvelse der man henter treningspunkter fra ekspertvurderinger og tolkninger av flyfoto/satellitt, vil kunne være utgangspunkt for et førstegenerasjonskart. Førstegenerasjonskartet kan brukes til å lage en samplingsstrategi for innhenting av bakkesannheter i felt i trinn to. Det er foreslått å hente inn 50 – 100 BFF for å lage et andregenerasjonskart. Dersom det andre generasjonskartet i trinn to virker lovende, dvs. har gode valideringsresultater fra de innhentede BFF, åpner dette for trinn tre, hvor det gjerne innhentes 500 eller flere BFF (blant annet avhengig av valideringsresultatene i trinn to) for å lage et tredje generasjonskart med høy kvalitet. I rapporten finnes det også et forslag til en BFF app, som allerede er tatt i bruk av Miljødirektoratet i andre pågående prosjekter slik som ANO. Det er gitt konkrete forslag til hva som skal samles inn av parametere i appen. Med muligheter for mer objektbasert klassifikasjon i pikselnaboskap, og mer fokus på mønster-analyser i framtiden, vil antagelig etterspørselen etter mer dyplæringsanvendelige BFF, som bilde chips, øke i framtiden

MIAT: Modular R-wrappers for flexible implementation of MaxEnt distribution modelling

The maximum entropy (MaxEnt) method has gained widespread use for distribution modelling, mostly because of the practical simplicity offered by the maxent.jar software. Whilst MaxEnt was originally described as a machine learning method, recent studies have shown that the method can be explained in terms of maximum likelihood estimation. This opens for using MaxEnt with new settings and options, such as new model selection and model assessment criteria, and improved user control of the variable selection process. New practical tools are needed to explore the new opportunities and assess if they enhance model performance and ecological interpretability of the models. We present a new conceptual framework, the Modular and functionally Integrated component-based Approach (MIA) framework for practical distribution modelling by which the core components of the DM process are decoupled and then wrapped together more flexibly into component-based functional modules. Computational object-oriented and workflow approaches are integrated with ecological, statistical and modelling theory in order to handle the complexity associated with the full modelling process in a practical way. Objects (variables, functions, results, etc.) are defined according to specific modelling parameters. Properties (e.g., identities and content) are inherited between objects and new objects are created in a flexible and automated, yet traceable way. We operationalise this framework for MaxEnt by the MIA Toolbox (MIAT), a set of flexible, modular R-scripts (available in supplementary appendices) wrapped around maxent.jar and existing R-functions. MIAT covers the full range of options and settings for the maximum likelihood implementation of MaxEnt and provide flexible guidance of users through the DM process. A trail of models of increasing complexity is built to enhance traceability and interpretability, and to suit different modelling purposes. We briefly outline research questions that can be addressed by the MIAT

Lidar som hjelpemiddel for å identifisere naturtyper

Erikstad, L. og Bakkestuen, V. 2017. Lidar som hjelpemiddel for å identifisere naturtyper. - NINA Rapport 1346. 44 s. Rapporten beskriver resultater fra et kort forprosjekt hvor hensikten har vært å se på i hvilken grad naturforvaltningen vil ha praktisk nytte av Lidardata særlig når det gjelder kartlegging av naturtyper etter NiN-systemet, inkludert bruk av beskrivelsessystemet i NiN. Målgruppen for rap-porten og bruksområdet er forvaltere og kartleggere, ikke spesialister innen behandling av lidardata. Dekningen av Lidardata er under rask økning i Norge, og det er en målsetting om full dekning av hele landet i løpet av 2020. Dette gjør at effektiv bruk av Lidardata er av stor betydning for fremtidig kartleggingsinnsats. Gjennom aktiv bruk av Lidardata både ved avansert data-analyse av store datamengder så vel som ved praktisk bruk av eksisterende innsynsverktøy, vil man kunne effektivisere kartleggingen og øke kvaliteten på denne. Sammen med øvrige data-kilder som ortofoto, satellittdata og eksisterende kart vil Lidardata inngå i en effektiv datastruktur for best mulig naturtypekartlegging i Norge. Rapporten legger stor vekt på det nye innsynsverktøyet til Kartverket (hoydedata.no) som et verktøy som gjør Lidardata tilgjengelig for ikke-spesialister. Allerede nå utgjør dette en betydelig ressurs for bedre naturtypekartlegging der det finnes Lidardekning. Vi har sett på utvalgte områder for å se i hvor stor grad ulike oppløsninger av dataene er avgjørende for tolkning som er nyttig for naturtypekartlegging. Mer detaljerte data gir grunnlag for tolking av finskalige strukturer både i terrengoverflaten og knyttet til vegetasjon, men noe grovere skala gir også høykvalitetsdata for naturtypekartlegging. Oppløsning for landsdekning er et avveiningsspørsmål mellom behov for finskalig tolking og pris. Økt bruk av laser i naturkartlegging vil kunne gi muligheter for betydelig raskere fremdrift og bedre geografisk presisjon i kartlegging av så vel naturtyper som naturegenskaper. Sammen med en generell økt bruk av fjernmålingsdata vil dette kunne gi et mer målrettet og effektivt feltarbeid i tradisjonelle kartleggingsoppdrag og vil gi grunnlag for å lage regionale datasett knyttet til viktige naturtyper og naturegenskaper (-variabler) basert på prediksjon og modellering i tillegg til direkte observasjon. Dette forutsetter at geografiske analyser basert på Lidar og andre fjernmålingsdata integreres planmessig i arbeidet med naturkartlegging.Erikstad, L. and Bakkestuen, V. 2017. Lidar as a tool to identify nature types (habitats). - NINA Report 1346. 44 s. The report describes the results from a short pilot study that aims to assess the practical usefulness of Lidar data for nature management especially when it comes to mapping of nature types (habitats) and environmental variables. The target group has been managers and practical mapping personnel, not Lidar specialists. Lidar coverage increases fast in Norway and a full nationwide coverage is within reach in a few years. This makes the use of Lidar data most important for the mapping of Norwegian nature. The report focuses on the new inspection tool for Lidar data in Norway (hoydedata.no). We have looked at different areas to see how much different resolutions of data affect the usage of the data for nature mapping. Data that are more detailed give more information on nature structures with regard to both terrain and vegetation, but somewhat coarser resolution also yields high quality data for practical mapping. The decision of selecting a scale for national coverage is a balance between the need for maximum detail and the cost, and thus the time it will take to get national coverage. For mapping of nature types, we think the most important thing is to get national coverage as fast as possible and focus on more detailed data acquisition in selected areas with special needs. Increased use of Lidar and other remote sensing techniques will make nature mapping more efficient as well as enhancing its quality if the use of these techniques is well integrated and balanced within the mapping program

Truede naturtyper – nytteverdi av GIS-analyse

Bakkestuen, V. & Erikstad, L. 2017. Truede naturtyper – nytteverdi av GIS-analyse - NINA Kortrapport 51. 16 s. Rapporten beskriver resultater fra et kort forprosjekt hvor hensikten har vært å se på i hvilken grad naturforvaltningen vil ha praktisk nytte av GIS-analyser særlig når det gjelder kartlegging av truede naturtyper etter NiN-systemet, inkludert bruk av beskrivelsessystemet i NiN. Målgruppen for rapporten og bruksområdet er forvaltere og kartleggere, ikke spesialister innen behandling av GIS-data. Mengden av kartdata tilgjengelig digitalt for GIS-analyser er under rask økning i Norge. Dette gjør at effektiv bruk av GIS-analyser er av stor betydning for fremtidig kartleggingsinnsats. I denne rapporten har vi sett på tilgjengelige GIS-data og muligheten for å ta disse raskt i bruk for å hjelpe til å bygge strategier for praktisk naturtypekartlegging. Analyser av eksisterende data representerer en mulighet til å samle informasjon om naturtypene før selve feltkartleggingen begynner. Kunnskap om struktur i arealdekke, terreng, visuell tolking av vegetasjon m.m. kan gi slik kunnskap og gjøre utgangspunktet for feltkartleggingen bedre. Dette er i prinsippet ikke nye teknikker. Flyfototolking og kjennskap til eksisterende kart knyttet til geologi, terreng m.m. har alltid vært en normal del av økologisk kartlegging. Denne rapporten ser på mulighetene til å systematisere slike foranalyser i en kartleggingssammenheng der man anvender NiN-systemet. Gjennom aktiv bruk av GIS-analyser av vil man kunne effektivisere kartleggingen og øke kvaliteten på disse. Sammen med datakilder som ortofoto, satellittdata og Lidardata kan dette danne en effektiv datastruktur for best mulig naturtypekartlegging i Norge. Det er viktig å balansere foranalysene med de mulighetene og begrensingene som ligger i bruk av tilgjengelige data. Her trengs et systematisk arbeid for å avdekke både muligheter og begrensinger. Et eksempel er data om terrengvariasjon. Dette er en miljøegenskap som er svært mye brukt i praktisk modellering fordi vi har arealdekkende høydemodeller som kan tas direkte i bruk og fordi mange naturegenskaper er knyttet opp til variasjoner i terrenget (for eksempel hydrologiske faktorer inkludert vannsig og uttørking). Eksisterende terrengmodeller er imidlertid av begrenset kvalitet, samtidig øker tilgangen av høykvalitets Lidardata som gir helt nye muligheter for detaljert analyse av mange miljøegenskaper