Vad klarar vår nya stickprovsdesign? : NILS gräsmarks- och lövskogsinventeringar 2020

Inventeringarna fältsäsongen 2020 genomfördes som ett storskaligt test av en ny stickprovsdesign, med nyutvecklad flygbilds- och fältinventering. Fokus för inventeringarna var att bidra till nationellt heltäckande data för naturtyper som hittills saknat det. Bristen på data har framförallt gällt naturtyper med höga naturvärden (annex 1-naturtyper) men inkluderar även en del vanligare naturtyper. Det första årets inventeringar inbegrep en läroprocess för att dimensionera inventeringarnas stickprovsstorlekar med hänsyn till flygbilds- och fältinventeringsmetodik, budget och att få in data på ovanliga naturtyper. Insamlade data användes för att göra skattningar och variansberäkningar vilka i sin tur utgjorde ett underlag för bedömningar av vilka justeringar i metodik som kunde behöva göras kommande år. Analyserna av data från 2020-års inventeringar visade även hur flexibiliteten i stickprovsdesignen gick att använda för att göra regionala förtätningar utifrån behov. Eftersom t.ex. skattningsalgoritmer och databas fanns på plats samma år kunde vi göra skattningar på både nationell och regional nivå direkt efter avslutad fältsäsong. I och med att vi tar fram skattningar i den här rapporten visar vi att alla steg är på plats i ett fungerande system som kan producera användbara resultat i relation till inventeringens syfte. Resultatet från 2020-års inventeringar visar att det går att inventera relativt ovanliga naturtyper, som ädellövskogar, och vanliga naturtyper som lövdominerad taiga och vägrenar inom samma generella ramverk. Det visar också att dimensioneringen av inventeringarna var tillräcklig för att vi skulle kunna beräkna arealer med önskvärd precision för flera av artikel 17-naturtyperna. För många av naturtyperna behöver vi förtäta stickprovet, i förhållande till det vi använde 2020, för att kunna detektera förändringar med efterfrågad styrka. Vi gjorde arealskattningar som hade bra precision både för vanliga naturtyper, t.ex. triviallövskogar och öppna kultiverade betesmarker (förväntade relativa medelfel om 12 % respektive 10 % efter fem år), och ovanligare naturtyper, t.ex. ädellövskogar (9020, 9160, 9190) och silikatgräsmarker (6270) (förväntat relativt medelfel om 22 % respektive 15 % efter fem år). Med hjälp av dessa data utvärderade vi 2020-års stickprovsnivåer utifrån de ambitionsnivåer som föreslås av Naturvårdsverket (Jacobson 2010). Möjligheten till att detektera förändringar beror till stor del på hur variabeln korrelerar mellan de två inventeringstillfällena som förändringen mäts och det relativa medelfelet för skattningarna. En hög korrelation och ett lågt relativt medelfel för tillståndsskattningarna ökar möjligheten att upptäcka förändringar. För de vanligare naturtyperna uppnådde vi detta redan med nuvarande dimensionering. För att kunna detektera förändringar över tid med god precision även för de sällsynta naturtyperna med höga naturvärden, skulle vi behöva öka stickprovet ytterligare för flera av dem. Vid en jämförelse med skattade lövskogsnaturtyper baserade på data från Riksskogstaxeringen kan vi dra slutsatsen att data från NILS lövskogsinventering behövs för att uppnå målet att arealskattningarna ska ha relativa medelfel på 20 % eller mindre. Den nya småprovytemetodik som infördes i gräsmarks- och lövskogsinventeringarna 2020 resulterade i att vi registrerade ungefär tre gånger så många arter i snitt per provyta, i fält- och bottenskikt, jämfört med den metodik som användes i NILS basinventering 2003–2020. Resultatet speglar både att storleken på ytan där arter inventeras har ökat och att fler arter lagts till i jämförelse med den lista som användes i NILS basinventering. Vår slutsats är att den nya stickprovsdesignen ger oss ett flexibelt och effektivt verktyg som, med justering av dimensioneringen, kommer att kunna ge oss både tillförlitliga skattningar av samtliga eftersökta naturtypsförekomster och goda möjligheter att detektera förändringar över tid. Redan efter ett år hade vi kommit långt och med fortsatt utveckling av inventeringarna har vi goda förutsättningar att möta både nuvarande och framtida krav för såväl internationell som nationell och regional miljöanalys

Ny design för riktade naturtypsinventeringar inom NILS och THUF

Den här rapporten beskriver: Ett generellt ramverk för nationella inventeringar där det går att komplettera utifrån nya behov på såväl nationell som regional nivå inom samma stickprovsdesign. Samma skattningsförfarande och skattningsalgoritmer på både nationell och regional nivå samt vid olika tätheter på stickprovet. Ett stort stickprov, med många rutor i stickprovet, vilket ger statistisk styrka vid skattningarna av t.ex. arealer, även för relativt ovanliga naturtyper. Ett balanserat stickprov, bland annat med NMD som stödunderlag, vilket ger bättre skattningar än ett icke-balanserat stickprov. Att relativt ovanliga naturtyper och naturtyper som förekommer geografiskt samlat kommer att kunna fångas upp med geografiskt riktade förtätningar. Att vanliga fenomen inventeras med ett glest stickprov. Extra stor fördel för naturtyper där många rutor går att exkludera från fältbesök genom modellering och inventering i ortofoto. En sådan naturtypsgrupp är gräsmarker, där det dessutom ännu saknas en nationell inventering. Fortsatt samarbete med NMD där de data som samlas in i de nya inventeringarna kommer att kunna bidra både som träningsdata i utvecklingen av NMD och till att verifiera NMD. Mer tids- och kostnadseffektiva inventeringar exempelvis: o Många rutor behöver aldrig besökas i fält eftersom det genom modellering och inventering i ortofoto går att utesluta att de har de eftersökta naturtyperna. Sådana rutor bidrar till en högre precision för skattningarna. o Ortofoton används för att hålla nere kostnaden för bilder och bildhantering. o De mindre 1 km × 1 km-rutorna underlättar fältlogistiken. o Den nya designen är flexibel. Det går att anpassa stickprovet efter den budget som erhålls och genom simuleringar kan vi uppskatta hur stor påverkan på skattningar en minskning eller ökning av stickprovet kan komma att ha. o Eftersom designen bygger på ett tätt, nationellt, stickprov så kommer ytterligare inventeringar kunna läggas till lövskogs- och gräsmarksinventeringarna med samordningsvinster (t.ex. inventeringar av linjeobjekt, pollinatörer och våtmarker)

Metodbeskrivning : 2020 års inventeringar av gräsmarker och lövskogar

En generell stickprovsdesign, inom vilken det går att inventera både vanliga och ovanliga fenomen på såväl nationell som regional nivå, utvecklades under 2019 och 2020. Under 2020 har den nya stickprovsdesignen använts för inventeringar av gräsmarker och lövskogar med syfte att förbättra nationella data på naturtyper med höga naturvärden, dvs. naturtyper som uppfyller kriterierna för EU:s art- och habitatdirektivs annex 1, samtidigt som vanligare naturtyper följdes där behov funnits för att komplettera befintliga data. I den här rapporten redovisar vi metodiken vi utvecklat för flygbilds- och fältinventeringarna samt hur urval av trakter till stickprov och provytor för fältbesök gått till.För gräsmarks- och lövskogsinventeringarna gjordes först ett gemensamt så kallat balanserat urval för att slumpmässigt välja ut trakter ur urvalsramen till stickprov. Sedan klassades alla provytor inom de utvalda trakterna i en flygbildsinventering till både lövskogs- och gräsmarksklasser. Utifrån de flygbildsinventerade klasserna skapades urvalsklasser separat för gräsmarks- respektive lövskogsinventeringen. Urvalsklasserna användes sedan för att välja ut provytor för fältbesök, ett urval som gjordes för gräsmarks- respektive lövskogsinventeringen oberoende av varandra.Metodiken för flygbildsinventering utvecklades för att gräsmarks- och lövskogsinventeringarna skulle kunna använda stora stickprov, i linje med den nya stickprovsdesignen. En viktig princip vid flygbildsinveteringen var överklassning, dvs att provytor inkluderades där klassningen var osäker. Detta för att säkerställa att alla gräsmarker och lövskogar inom inventeringarnas respektive ramverk hade möjlighet att ingå så att det statistiska kravet för stickprovsdesignen var uppfyllda. Provytor som utifrån flygbildsinventeringen helt säkert inte innehöll eftersökta naturtyper behövde inte besökas i fält vilket gjorde att fältbesöken fokuserades till provytor av intresse för gräsmarks- eller lövskogsinventeringarna. Det minskade kostnaden för fältbesök och vi kunde använda större stickprov. Sammantaget flygbildsinventerades över 137 000 provytor fördelat på 701 trakter inför fältinventeringen 2020.För fältinventeringen inom gräsmarks- och lövskogsinventeringarna introducerades flera nyheter jämfört med tidigare inventeringar för att samla in mer data på bl.a. naturtypers kvalitet. Varje delyta klassades t.ex. till en naturtyp oavsett om den uppfyller kravet för att bli klassad som en annex 1-naturtyp. Utöver det registrerades ett antal kvalitetsvariabler som visar vilka kriterier för annex 1 som är uppfyllda eller inte. Det gör att det går att jämföra areal och statusvariabler för en annex 1-naturtyp) med areal och statusvariabler av motsvarande naturtyp med låga naturvärden (dvs. där annex 1-kriterierna inte är uppfyllda). 1763 provytor fördelat på 187 trakter slumpades ut för att inventeras i fält 2020. Av dem inventerades 64 provytor 2021 eftersom de inte hanns med säsongen 2020.Eftersom antalet trakter är den viktigaste faktorn i att bestämma precisionen i skattningarna så vill vi inte minska antalet trakter eftersom det ökar osäkerheten i skattningarna. För att effektivisera inventeringarna arbetar vi därför med två olika angreppssätt för en viss stickprovstäthet. Dels vill vi förbättra möjligheten att korrekt kunna utesluta provytor, och ibland hela trakter, från fältbesök genom att förbättra flygbildsinventeringen. Det kan t.ex. handla om att minska överklassningen, genom att göra kriterierna för klasserna snävare . Under det första inventeringsåret 2020 tog det lite längre tid att inventera en trakt i fält än vad som var önskvärt. För att minska fälttiden kan vi därför behöva minska antalet provytor som vi inventerar per trakt alternativt förenkla fältmetodiken per provyta. Fältinsatsen kan också bli effektivare genom att inventering av smala linjära objekt, som åker- och vägrenar, görs genom en linjekorsningsinventering istället för via gräsmarks- och lövskogsinventeringarnas provytor. För lövskogsinventeringen 2020 var ålderskriteriet >30 år . Ett sätt att fokusera denna inventering mot naturtyper av större intresse är att höja ålderskriteriet så att inventeringen riktas mer mot äldre lövskogar. Utöver färre provytor skulle det antagligen också leda till att vi behöver besöka färre trakter inom lövskogsinventeringen. Nackdelen blir förstås att inventeringen inte inkluderar yngre skogar, så det är ett beslut som bör tas utifrån vilka frågeställningar som ska besvaras och hur prioriteringen ser ut för vilka data som ska samlas in.För att kunna ta tillvara de möjligheter som den nya stickprovsdesignen ger har vi utvecklat ny metodik för flygbildsinventering av stora stickprov inom gräsmarks- och lövskogsinventeringarna. Det förbättrar våra möjligheter att möta kraven på tillfredställande data även för mer ovanliga naturtyper. För att möta de ökade kraven på data till artikel 17-rapporteringen har vi också utvecklat och omprioriterat fältinventeringen. 2020 var det första året för gräsmarks- och lövskogsinventeringarna. Redan då fanns allt på plats men många delar behöver utvecklas vidare för att ytterligare effektivisera dem

Status and trends in Arctic vegetation: Evidence from experimental warming and long-term monitoring

Changes in Arctic vegetation can have important implications for trophic interactions and ecosystem functioning leading to climate feedbacks. Plot-based vegetation surveys provide detailed insight into vegetation changes at sites around the Arctic and improve our ability to predict the impacts of environmental change on tundra ecosystems. Here, we review studies of changes in plant community composition and phenology from both long-term monitoring and warming experiments in Arctic environments. We find that Arctic plant communities and species are generally sensitive to warming, but trends over a period of time are heterogeneous and complex and do not always mirror expectations based on responses to experimental manipulations. Our findings highlight the need for more geographically widespread, integrated, and comprehensive monitoring efforts that can better resolve the interacting effects of warming and other local and regional ecological factors

Slutrapport - utökad samordning av landskapsövervakning och uppföljning av Natura 2000

I denna kortversion av 2006 års slutrapport från projektet ”utökad samordning av landskaps- övervakning och uppföljning av Natura 2000” redovisas de viktigaste resultaten på ett sätt som gör dem enklare tillgängliga för inriktningsbeslut om ambitionsnivå för uppföljnings- arbetet. Nuvarande målsättning är att Naturamoment införlivas i Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS) och Riksinventeringen av Skog (RIS) från och med 2008; under 2009 beräknas kompletterande mätningar med likartad metodik inledas med syftet att få tillräckligt dataunderlag för mindre frekventa habitat. Med Naturamoment införlivade i NILS och RIS (samt Jordbruksverkets NILS-anknutna kompletterande inventering av ängs- och betesmarker) klaras uppföljningen på biogeografisk nivå av ett begränsat antal Naturahabitat. Genom kompletterande inventeringar med liknande metodik kan betydligt flera habitat klaras. Kärnfrågan är emellertid exakt hur omfattande den kompletterande inventeringen ska vara. Slutsatsen kan vara allt från ”ingenting alls” till ”mycket omfattande”; inget självklart svar finns, istället handlar det om att väga värdet av informationen mot kostnaderna. Arbetet rör uppföljning på biogeografisk nivå, inom alpin, boreal resp. kontinental region. Inom var och en av dessa regioner ska bevarandemålen för befintliga habitat följas. Objekts- vis uppföljning inom avsatta objekt berörs ej här; detta arbete kommer att genomföras av länsstyrelserna. Ett beslutsunderlag rörande möjligheterna att följa bevarandemål i olika habitat – och därtill knutna kostnader – presenteras i denna rapport. I korta drag har detta utarbetats genom att: 1) Habitaten har granskats mot bakgrund av vad som kan genomföras med stickprovs- baserade mätningar av det slag NILS och RIS representerar. Ett antal habitat har sorterats bort från det fortsatta arbetet p.g.a: a. Bevarandemålen förutsätter helt andra typer av mätningar än vad som görs inom NILS och RIS (främst marina och limniska habitat). b. Habitaten förekommer i allt väsentligt endast inom avsatta Natura 2000- områden. Uppföljningen på biogeografisk nivå kan därför baseras på den objektsvisa uppföljningen. c. Habitaten är mycket särpräglade och förekommer i allt väsentligt endast inom begränsade geografiska områden. Uppföljningen av dessa habitat bör göras av lokala aktörer (berörda länsstyrelser). Sortering enligt detta kriterium har skett främst för ett antal dynhabitat. 2) Ett antal designalternativ för uppföljningen har utvecklats och utvärderats kvalitativt och kvantitativt, genom beräkningar av förväntade kostnader, precision i uppfölj- ningen av bevarandemål, samt enkelhet i genomförandet. Arbetet ledde fram till val av generell design för eventuella kompletterande mätningar. 3) Möjligheten att följa upp olika habitat på biogeografisk nivå för den valda designen utvärderades genom att: a. Styrkeberäkningar för hypotestester – kopplade till bevarandemålen – genomfördes för ett antal typsitationer och resulterade i behov av antal ytor för nöjaktig resp. hög styrka i testerna. b. Det förväntade antalet provytor inom olika habitat för olika designvarianter beräknades via GIS-baserade analyser. Tabeller över vilka habitat som ”klaras” vid olika designalternativ har därefter sammanställts, tillsammans med aktuella kostnader. Designen för den kompletterande inventeringen beräknas bli baserad på samma provyte- metodik som inom NILS/RIS. En skillnad är emellertid att aktuella NILS-landskapsrutor först flygbildstolkas i ett gitter med ett stort antal punkter. Vid tolkningen bedöms habitattill- hörighet i varje punkt, vilket ligger till grund för stratifiering. Fältbesök sker därefter i huvudsak till provytor som bedömts tillhöra visst Naturahabitat. I samband med fältbesöket fastställs habitatkategori och mätningar av variabler som anknyter till bevarandemålen görs. För att hantera vissa strandhabitat kommer tolkning i anslutning till gitterpunkterna även att göras längs kortare linjeavsnitt (s.k. linjekorsningsinventering). Dessa tolkningsmoment kommer att utgöra underslag för det stora flertalet habitat. För vissa sällsynta men enkelt identifierade habitat (t.ex. rasbranter samt öar och skär) utnyttjas emellertid hela NILS landskapsruta för urvalet. Ingen begränsning görs i det här fallet till gitterpunkterna. Den NILS/RIS-baserade Naturauppföljningen kommer alltså förmodligen att baseras på data från flera inventeringar, vilka måste vägas samman i samband med rapporteringen. De olika inventeringarna är: 1) RIS i basversion, kompletterad med Naturavariabler 2) NILS i basversion, kompletterad med Naturavariabler 3) Kompletterande inventeringar av ängs- och betesmarker i anslutning till NILS- inventeringen (genomförs på uppdrag av Jordbruksverket). Eventuellt utökas denna jämfört med dagsläget, för att omfatta ett större antal sparsamt förekommande habitat. 4) Kompletterande mätningar i punktgitter (och linjeavsnitt) inom NILS 5x5- kilometerruta, genom en kombination av flygbildstolkning och fältinventering. 5) Kompletterande mätningar av lätt identifierade habitat inom hela NILS 5x5- kilometerruta. Detta förfaringssätt kommer att tillämpas endast för ett fåtal sällsynta men enkelt identifierbara habitat. En komprimerad sammanställning av resultaten redovisas i tabell S1 nedan. Här presenteras vilken andel av habitaten (d.v.s. andel av habitat som kvarstår efter gallring enligt ovan) som kommer att kunna följas upp vid olika ambitionsnivåer. Notera att dessa resultat endast utgör exempel på vad som presenteras i denna rapports resultatdel; separata analyser för varje biogeografiskt område redovisas där

Landskapsdata från Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS)

I rapporten presenteras resultat från den detaljerade flygbildstolkningen för det första året (2003) i Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS). Resultaten är preliminära eftersom de endast baseras på 1-års data (av totalt 5). De tolkade rutorna är 1,1 km × 1,1 km stora medan resultaten redovisas för 1 km × 1 km rutor. Totalt 126 rutor ingår i materialet, varav 119 flygbildstolkats och 7 karttaxerats. Totalt har 13617 polygoner avgränsats och tolkats. Underlagsmaterialet är IR-färgbilder som fotograferats från 4 600 meters flyghöjd, vilket ger en ungefärlig bildskala av 1:30 000. Avgränsningen av polygoner och tolkningen av variabler har utförts i en digital fotogrammetrisk station. Nedan sammanfattas de viktigaste resultaten: • I genomsnitt finns det 108 tolkade polygoner per NILS-ruta i landet. Antalet polygoner är 20% högre i södra Sverige (stratum 1-6) än i norra (stratum 7-10). • De flesta polygonerna är små (76% är mindre än 1 ha). Medianarealen är 0,42 ha och medelarealen 1,12 ha. Medelarealen uppvisar liten variation mellan strata. Polygonarealen är lognormalt fördelad. • I rapporten presenteras arealskattningar och medelfel för sex dominerande marktäcke- /markanvändningsklasser (Ägoslag) inom landarealen: anlagd mark, jordbruksmark, skogsmark, annan terrester mark nedan fjällen, våtmark nedan fjällen och fjäll. • Arealskattningarna av Ägoslag visar en relativt god överensstämmelse med Riksskogstaxeringens data. Dock underskattas jordbruksarealen medan skogsmarken överskattas vilket beror på att 2003-års stickprov innehåller mer skog än genomsnittet. • Medelfelet (uttryckt som variationskoefficient) för arealskattningarna varierade mellan 3% (skogsmark) och 18% (anlagd mark) sett över hela landet. Medelfelen är större på landsdelsnivå (5-38%) och inom stratum. • Polygonarealen för hopslagna polygoner av samma Ägoslag varierade mellan 0,6 ha för annan terrester mark nedan fjällen till 10,5 ha för skogsmark och 19,9 ha för fjäll. I jordbruksmark var polygonerna 4,5 ha i södra och 3,1 ha i norra Sverige. • Ett exempel på system för klassificering av naturtyp i polygonerna har tagits fram med utgångspunkt från de tolkade variablerna enligt a posterioriprincipen. I systemet ingår totalt 63 olika naturtyper. • Arealskattningar och medelfel har beräknats för alla naturtyper inom respektive stratum, landsdel och för hela landet. Medelfelen blir högre för de flesta naturtyper än för Ägoslag pga den finare indelningen. Med utgångspunkt från medelfelen i 2003-års data kan man förvänta sig medelfel för hela omdrevet (5-år) på runt 10% eller lägre för arealskattningar av vanliga naturtyper i hela landet, i vissa fall även på landsdelsnivå. För många av de mindre vanliga naturtyperna bedöms medelfelet ofta bli lägre än 20% för hela landet. En viktigt slutsats är att uppdelningen i antal naturtyper och deras detaljeringsgrad noga måste avvägas mot storleken på förväntade medelfel. • Medelarealen för hopslagna polygoner av samma naturtyp varierar från 0,1 till 4,4 ha (åker) inom landarealen. Den finns en stor variation i polygonstorlek såväl inom som mellan naturtyper. • I 2003-års data har totalt 30 av 50 olika markanvändningsklasser registrerats. Vanligaste klass var Skogsbruk, följd av Ingen synbar markanvändning

Uppföljning av kvalitetsförändringar i ängs- och betesmarker via NILS : tillstånds- och förändringsskattningar baserade på data insamlade 2006-2015

”Uppföljning av kvalitetsförändringar i ängs- och betesmark via NILS” (nedan kallat kvalitetsuppföljningen) är ett uppdrag till SLU från Jordbruksverket att årligen inventera ett urval av ängs- och betesmarker i syfte att kunna följa kvaliteter i ängs- och betesmarker. Urvalet utgörs av objekt som inventerades i ängs- och betesmarksinventeringen i början av 2000-talet och som finns registrerade i Jordbruksverkets TUVA-databas1 . Urvalet av objekt har gjorts inom ramen för NILS (Nationell inventering av landskapet i Sverige) systematiskt utlagda 5x5 km rutor. I norra Sverige finns färre ängs och betesmarker än i södra och urvalet i norra Sverige genomfördes därför inom 15x15 km-rutor centrerade runt NILS 5x5 km-rutor för att öka chanserna till att få med ängs och betesmarksobjekt. Kvalitetsuppföljningen består av en provyteinventering och en transektinventering av fjärilar och humlor. I kvalitetsuppföljningen ingår 696 ängs- och betesmarksobjekt fördelat på 402 NILS-rutor, för fler detaljer över design och datainsamling i kvalitetsuppföljningen, se Eriksson m.fl. (2011). Denna rapport redovisar tillstånd och förändringsskattningar för fjärilar och humlor såväl som för data insamlade på provytorna under perioden 2006-2015

Landskapsdata från Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS). Flygbildstolkning av 1 km × 1 km rutan för år 2003

I rapporten presenteras resultat från den detaljerade flygbildstolkningen för det första året (2003) i Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS). Resultaten är preliminära eftersom de endast baseras på 1-års data (av totalt 5). De tolkade rutorna är 1,1 km × 1,1 km stora medan resultaten redovisas för 1 km × 1 km rutor. Totalt 126 rutor ingår i materialet, varav 119 flygbildstolkats och 7 karttaxerats. Totalt har 13617 polygoner avgränsats och tolkats. Underlagsmaterialet är IR-färgbilder som fotograferats från 4 600 meters flyghöjd, vilket ger en ungefärlig bildskala av 1:30 000. Avgränsningen av polygoner och tolkningen av variabler har utförts i en digital fotogrammetrisk station. Nedan sammanfattas de viktigaste resultaten: I genomsnitt finns det 108 tolkade polygoner per NILS-ruta i landet. Antalet polygoner är 20% högre i södra Sverige (stratum 1-6) än i norra (stratum 7-10). De flesta polygonerna är små (76% är mindre än 1 ha). Medianarealen är 0,42 ha och medelarealen 1,12 ha. Medelarealen uppvisar liten variation mellan strata. Polygonarealen är lognormalt fördelad. I rapporten presenteras arealskattningar och medelfel för sex dominerande marktäcke-/markanvändningsklasser (Ägoslag) inom landarealen: anlagd mark, jordbruksmark, skogsmark, annan terrester mark nedan fjällen, våtmark nedan fjällen och fjäll. Arealskattningarna av Ägoslag visar en relativt god överensstämmelse med Riksskogstaxeringens data. Dock underskattas jordbruksarealen medan skogsmarken överskattas vilket beror på att 2003-års stickprov innehåller mer skog än genomsnittet. Medelfelet (uttryckt som variationskoefficient) för arealskattningarna av Ägoslag varierade mellan 3% (skogsmark) och 18% (anlagd mark) sett över hela landet. Medelfelen är större på landsdelsnivå (5-38%) och inom stratum. Polygonarealen för hopslagna polygoner av samma Ägoslag varierade mellan 0,6 ha för annan terrester mark nedan fjällen till 10,5 ha för skogsmark och 19,9 ha för fjäll. I jordbruksmark var polygonerna 4,5 ha i södra och 3,1 ha i norra Sverige. Ett exempel på system för klassificering av naturtyp i polygonerna har tagits fram med utgångspunkt från de tolkade variablerna enligt a posterioriprincipen. I systemet ingår totalt 63 olika naturtyper. Arealskattningar och medelfel har beräknats för alla naturtyper inom respektive stratum, landsdel och för hela landet. Medelfelen blir högre för de flesta naturtyper än för Ägoslag pga den finare indelningen. Med utgångspunkt från medelfelen i 2003-års data kan man förvänta sig medelfel för hela omdrevet (5-år) på runt 10% eller lägre för arealskattningar av vanliga naturtyper i hela landet, i vissa fall även på landsdelsnivå. För många av de mindre vanliga naturtyperna bedöms medelfelet ofta bli lägre än 20% för hela landet. En viktigt slutsats är att uppdelningen i antal naturtyper och deras detaljeringsgrad noga måste avvägas mot storleken på förväntade medelfel. Medelarealen för hopslagna polygoner av samma naturtyp varierar från 0,1 till 4,4 ha (åker) inom landarealen. Den finns en stor variation i polygonstorlek såväl inom som mellan naturtyper. I 2003-års data har totalt 30 av 50 olika markanvändningsklasser registrerats. Vanligaste klass var Skogsbruk, följd av Ingen synbar markanvändning, Markanvändning kan ej tolkas, Åker i växtföljden och Bete. Medelfelet var 4% för Skogsbruk för hela landet och högre för övriga typer av markanvändning

Landskapsdata från Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS). Flygbildstolkning av 1 km × 1 km rutan för år 2003

I rapporten presenteras resultat från den detaljerade flygbildstolkningen för det första året (2003) i Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS). Resultaten är preliminära eftersom de endast baseras på 1-års data (av totalt 5). De tolkade rutorna är 1,1 km × 1,1 km stora medan resultaten redovisas för 1 km × 1 km rutor. Totalt 126 rutor ingår i materialet, varav 119 flygbildstolkats och 7 karttaxerats. Totalt har 13617 polygoner avgränsats och tolkats. Underlagsmaterialet är IR-färgbilder som fotograferats från 4 600 meters flyghöjd, vilket ger en ungefärlig bildskala av 1:30 000. Avgränsningen av polygoner och tolkningen av variabler har utförts i en digital fotogrammetrisk station. Nedan sammanfattas de viktigaste resultaten: I genomsnitt finns det 108 tolkade polygoner per NILS-ruta i landet. Antalet polygoner är 20% högre i södra Sverige (stratum 1-6) än i norra (stratum 7-10). De flesta polygonerna är små (76% är mindre än 1 ha). Medianarealen är 0,42 ha och medelarealen 1,12 ha. Medelarealen uppvisar liten variation mellan strata. Polygonarealen är lognormalt fördelad. I rapporten presenteras arealskattningar och medelfel för sex dominerande marktäcke-/markanvändningsklasser (Ägoslag) inom landarealen: anlagd mark, jordbruksmark, skogsmark, annan terrester mark nedan fjällen, våtmark nedan fjällen och fjäll. Arealskattningarna av Ägoslag visar en relativt god överensstämmelse med Riksskogstaxeringens data. Dock underskattas jordbruksarealen medan skogsmarken överskattas vilket beror på att 2003-års stickprov innehåller mer skog än genomsnittet. Medelfelet (uttryckt som variationskoefficient) för arealskattningarna av Ägoslag varierade mellan 3% (skogsmark) och 18% (anlagd mark) sett över hela landet. Medelfelen är större på landsdelsnivå (5-38%) och inom stratum. Polygonarealen för hopslagna polygoner av samma Ägoslag varierade mellan 0,6 ha för annan terrester mark nedan fjällen till 10,5 ha för skogsmark och 19,9 ha för fjäll. I jordbruksmark var polygonerna 4,5 ha i södra och 3,1 ha i norra Sverige. Ett exempel på system för klassificering av naturtyp i polygonerna har tagits fram med utgångspunkt från de tolkade variablerna enligt a posterioriprincipen. I systemet ingår totalt 63 olika naturtyper. Arealskattningar och medelfel har beräknats för alla naturtyper inom respektive stratum, landsdel och för hela landet. Medelfelen blir högre för de flesta naturtyper än för Ägoslag pga den finare indelningen. Med utgångspunkt från medelfelen i 2003-års data kan man förvänta sig medelfel för hela omdrevet (5-år) på runt 10% eller lägre för arealskattningar av vanliga naturtyper i hela landet, i vissa fall även på landsdelsnivå. För många av de mindre vanliga naturtyperna bedöms medelfelet ofta bli lägre än 20% för hela landet. En viktigt slutsats är att uppdelningen i antal naturtyper och deras detaljeringsgrad noga måste avvägas mot storleken på förväntade medelfel. Medelarealen för hopslagna polygoner av samma naturtyp varierar från 0,1 till 4,4 ha (åker) inom landarealen. Den finns en stor variation i polygonstorlek såväl inom som mellan naturtyper. I 2003-års data har totalt 30 av 50 olika markanvändningsklasser registrerats. Vanligaste klass var Skogsbruk, följd av Ingen synbar markanvändning, Markanvändning kan ej tolkas, Åker i växtföljden och Bete. Medelfelet var 4% för Skogsbruk för hela landet och högre för övriga typer av markanvändning