TV White Space Network Interference Measurements and Application Pilot Trials. Final report from field measurement campaigns and application pilot trials in WISE projects during 2011-2014

This report describes TV white space network measurements and trials conducted in Finnish WISE projects during 2011-2014. A TV White Space test network environment was developed and built in Turku, Finland, to aid in standardization and to demonstrate technical capabilities of TV white space networks. The test network environment was the first in Europe having a geolocation database to control the frequency use. This report introduces interference measurements conducted to aid in the standardization work in CEPT/ECC SE43 group. These measurements and the work in the SE43 group served as base information in the creation of an ETSI harmonised standard for TV white space devices, ETSI EN 301 598. The report also presents two application pilot trials conducted to demonstrate the technical feasibility of TV white space networks: a long-term video surveillance trial in Turku and Helsinki area public transport ticket sales and transit information screens trial.Siirretty Doriast

Aikuiskoulutuksen ”uuteen” tulemiseen koulutussuunnittelun perinteisin menetelmin

The article deals with the quantitative forecasting methods and goal setting in educational planning used by the Education of the Population 2000 Report. Particular attention is directed at the use of alternative methods in manpower forecasting and the possibilities of the demand approach to education, at the importance of the population’s training preferences, at the problems of the expansion of adult education, and at the contribution of training to the possible control of the on-going structural change in economy.Artikkelissa tarkastellaan Väestön koulutus 2000 -mietinnön käyttämiä määrällisen koulutussuunnittelun menetelmiä ja aikuiskoulutuksen tavoitteenasetteluja. Erityisesti huomiota kiinnitetään vaihtoehtoisten työvoimaennusteiden käyttämiseen ja koulutuksen kysyntämenetelmän mahdollisuuksiin, väestön koulutusprefenssien selvittämisen tärkeyteen, aikuiskoulutuksen laajentamisen ongelmiin ja koulutuksen osuuteen rakennemuutoksen hallinnassa

Tree species classification from airborne hyperspectral and LiDAR data using 3D convolutional neural networks

During the last two decades, forest monitoring and inventory systems have moved from field surveys to remote sensing-based methods. These methods tend to focus on economically significant components of forests, thus leaving out many factors vital for forest biodiversity, such as the occurrence of species with low economical but high ecological values. Airborne hyperspectral imagery has shown significant potential for tree species classification, but the most common analysis methods, such as random forest and support vector machines, require manual feature engineering in order to utilize both spatial and spectral features, whereas deep learning methods are able to extract these features from the raw data. Our research focused on the classification of the major tree species Scots pine, Norway spruce and birch, together with an ecologically valuable keystone species, European aspen, which has a sparse and scattered occurrence in boreal forests. We compared the performance of three-dimensional convolutional neural networks (3D-CNNs) with the support vector machine, random forest, gradient boosting machine and artificial neural network in individual tree species classification from hyperspectral data with high spatial and spectral resolution. We collected hyperspectral and LiDAR data along with extensive ground reference data measurements of tree species from the 83 km2 study area located in the southern boreal zone in Finland. A LiDAR-derived canopy height model was used to match ground reference data to aerial imagery. The best performing 3D-CNN, utilizing 4 m image patches, was able to achieve an F1-score of 0.91 for aspen, an overall F1-score of 0.86 and an overall accuracy of 87%, while the lowest performing 3D-CNN utilizing 10 m image patches achieved an F1-score of 0.83 and an accuracy of 85%. In comparison, the support-vector machine achieved an F1-score of 0.82 and an accuracy of 82.4% and the artificial neural network achieved an F1-score of 0.82 and an accuracy of 81.7%. Compared to the reference models, 3D-CNNs were more efficient in distinguishing coniferous species from each other, with a concurrent high accuracy for aspen classification. Deep neural networks, being black box models, hide the information about how they reach their decision. We used both occlusion and saliency maps to interpret our models. Finally, we used the best performing 3D-CNN to produce a wall-to-wall tree species map for the full study area that can later be used as a reference prediction in, for instance, tree species mapping from multispectral satellite images. The improved tree species classification demonstrated by our study can benefit both sustainable forestry and biodiversity conservation.peerReviewe

A keystone species, European aspen (Populus tremula L.), in boreal forests : Ecological role, knowledge needs and mapping using remote sensing

European aspen (Populus tremula L.) is a keystone species in boreal forests that are dominated by coniferous tree species. Both living and dead aspen trees contribute significantly to the species diversity of forest landscapes. Thus, spatial and temporal continuity of aspen is a prerequisite for the long-term persistence of viable populations of numerous aspen-associated species. In this review, we collate existing knowledge on the ecological role of European aspen, assess the knowledge needs for aspen occurrence patterns and dynamics in boreal forests and discuss the potential of different remote sensing techniques in mapping aspen at various spatiotemporal scales. The role of aspen as a key ecological feature has received significant attention, and studies have recognised the negative effects of modern forest management methods and heavy browsing on aspen occurrence and regeneration. However, the spatial knowledge of occurrence, abundance and temporal dynamics of aspen is scarce and incomprehensive. The remote sensing studies reviewed here highlight particularly the potential of three-dimensional data derived from airborne laser scanning or photogrammetric point clouds and airborne imaging spectroscopy in mapping European aspen, quaking aspen (Populus tremuloides Michx.) and other Populus species. In addition to tree species discrimination, these methods can provide information on biophysical, biochemical properties and even genetic diversity of aspen trees. Major obstacles in aspen detection using remote sensing are the low proportion and scattered occurrence of European aspen in boreal forests and the overlap of spectral and/or structural properties of European aspen and quaking aspen with some other tree species. Furthermore, the suitability of remote sensing data for aspen mapping and monitoring depends on the geographical coverage of data, the availability of multitemporal data and the costs of data acquisition. Our review highlights that integration of ecological knowledge with spatiotemporal information acquired by remote sensing is key to understanding the current and future distribution patterns of aspen-related biodiversity.peerReviewe

Post-Soviet Russian Culture : Anomy, Desecularization and the Conservative Turn

Peer reviewe

Heinäveden reitillä merkittyjen taimenten ja järvilohien vaellukset, kasvu ja pyynti vuosina 2009–2022

Taimenen ja järvilohen vaellusten pituutta ja suuntaa, pyyntikokoa, kasvua ja pyyntimenetelmiä selvitettiin pyydystämällä vesistöistä 501 taimenta ja 30 järvilohta ja merkitsemällä ne t-ankkurimerkeillä Heinäveden reitillä Vuoksen päävesistöalueella vuosina 2009–2019. Kalat pyydystettiin merkintään virtavesiltä vapavälineillä ja verkolla ja järviltä vapavälineillä. Taimenten merkintäpituuden keskiarvo ja vaihteluväli olivat 40 ja 15–79 cm ja järvilohen vastaavasti 54 ja 20–88 cm. Taimenista arviolta 50–90 % oli luonnossa syntyneitä, järvilohista mahdollisesti muutama. Lisäksi Heinäveden koskiin istutettiin 1821 ankkurimerkittyä 2-vuotiasta taimenta vuosina 2012–2017 ja Kermajärvelle 727 ankkurimerkittyä 2-vuotiasta järvilohta vuonna 2012. Tulokset perustuvat vapaa-ajankalastajilta saatuihin merkkipalautuksiin ja -havaintoihin. Virtavesillä merkityistä 487 taimenesta saatiin 66 palautusta merkintävirtavesiltä ennen kalojen mahdollista järvivaellusta, 16 palautusta järviltä, 7 palautusta toisesta koskesta järven toiselta puolelta ylä- tai alavirrasta sekä 8 palautusta merkintäkoskista mahdollisesti järvivaelluksen tehneinä. Järvillä merkityt 14 taimenta tuottivat 4 palautusta järviltä ja 1 palautuksen koskilta. Merkityistä istukkaista saapui vain 14 palautusta. Järvilohista saatiin 6 palautusta järviltä ja 1 palautus koskilta. Virtavesillä merkittyjen ja järviltä pyydettyjen taimenien lähtöpituuden vaihteluväli oli ainakin 29–77, mutta mahdollisesti 21–86 cm. Virtavesillä merkittyjen taimenten pyyntipituuden keskiarvo ja vaihteluväli olivat 53 ja 29–86 cm, järvillä merkittyjen taimenten 56 ja 50–70 cm, merkittyjen taimenistukkaiden 42 ja 23–69 cm, järvillä ja virtavesillä merkittyjen järvilohien 54 ja 45–73 cm sekä merkittyjen järvilohi-istukkai-den 53 ja 40–76 cm. Virtavesillä merkittyjen taimenten merkinnän ja pyynnin välinen pituuskasvu ja ajanjakso olivat keskimäärin 8 cm ja 415 vrk. Pituuskasvu ja ajanjakso olivat keskimäärin sitä pienempiä mitä suurempana kala oli merkitty. Pituuskasvun keskiarvo oli vain 6 ja 3 cm merkintäpituusluokissa 40–56,9 cm ja ≥57 cm. Koskista järvivaellukselle lähteneistä taimenista saatiin 11 palautusta ylävirran ja 12 palautusta alavirran puoleisilta järviltä. Vaellusmatka merkintäkosken niskalta tai alareunalta pyyntipaikalle suorinta vesireittiä pitkin oli keskimäärin 19 kilometriä. Pisimmät vaellukset olivat 139 km ylävirtaan ja 56 km alavirtaan. Taimenen kaikkien merkintäryhmien merkkipalautuksissa saaliksi otetuista kaloista pyydystettiin verkolla ja vavalla 87 ja 13 %. Järvilohella vastaavat osuudet olivat toisinpäin, 27 ja 73 %. Järviltä saatujen merkkipalautusten perusteella villin järvitaimenen ja järvilohen elinkierron toteutuminen järvivaelluksella oli todennäköisesti niukkaa tutkimusjaksolla Heinäveden reitillä ja Vuoksen päävesistön läntisessä osassa. Kalastuskuolevuus järvillä oli todennäköisesti suuri lajien elinkiertoon suhteutettuna

Hiehonkasvatuksen ulkoistaminen : opas kasvattajalle ja ulkoistajalle

vo

Detecting european aspen (Populus tremula L.) in boreal forests using airborne hyperspectral and airborne laser scanning data

Sustainable forest management increasingly highlights the maintenance of biological diversity and requires up-to-date information on the occurrence and distribution of key ecological features in forest environments. European aspen (Populus tremula L.) is one key feature in boreal forests contributing significantly to the biological diversity of boreal forest landscapes. However, due to their sparse and scattered occurrence in northern Europe, the explicit spatial data on aspen remain scarce and incomprehensive, which hampers biodiversity management and conservation efforts. Our objective was to study tree-level discrimination of aspen from other common species in northern boreal forests using airborne high-resolution hyperspectral and airborne laser scanning (ALS) data. The study contained multiple spatial analyses: First, we assessed the role of different spectral wavelengths (455–2500 nm), principal component analysis, and vegetation indices (VI) in tree species classification using two machine learning classifiers—support vector machine (SVM) and random forest (RF). Second, we tested the effect of feature selection for best classification accuracy achievable and third, we identified the most important spectral features to discriminate aspen from the other common tree species. SVM outperformed the RF model, resulting in the highest overall accuracy (OA) of 84% and Kappa value (0.74). The used feature set affected SVM performance little, but for RF, principal component analysis was the best. The most important common VI for deciduous trees contained Conifer Index (CI), Cellulose Absorption Index (CAI), Plant Stress Index 3 (PSI3), and Vogelmann Index 1 (VOG1), whereas Green Ratio (GR), Red Edge Inflection Point (REIP), and Red Well Position (RWP) were specific for aspen. Normalized Difference Red Edge Index (NDRE) and Modified Normalized Difference Index (MND705) were important for coniferous trees. The most important wavelengths for discriminating aspen from other species included reflectance bands of red edge range (724–727 nm) and shortwave infrared (1520–1564 nm and 1684–1706 nm). The highest classification accuracy of 92% (F1-score) for aspen was achieved using the SVM model with mean reflectance values combined with VI, which provides a possibility to produce a spatially explicit map of aspen occurrence that can contribute to biodiversity management and conservation efforts in boreal forests

Hiehohotelli – hiehokasvatuksen ulkoistaminen

Maitotuotteiden kysynnän kehitys maailmanmarkkinoilla tuo uusia mahdollisuuksia suomalaiselle maidonjalostusteollisuudelle ja maidontuottajille, mutta samalla myös vakavia haasteita. Vakaan tuottajahinnan markkinoilta on siirrytty selkeästi tilanteeseen, jossa hinta vaihtelee.Tuotannon laajentaminen on keino reagoida nousevaan hintaan ja laskevaan hintaan, mutta se edellyttää maitotilalla investointeja tuotantorakennukseen ja eläimiin. Tilan tuotannon siirtäminen huomattavasti suurempaan kokoluokkaan edellyttää aina myös hyvin suunniteltua työnkäytön järjestämistä ja hyvää logistiikan suunnittelua.Tavallisesti lypsykarjanavettaan sijoitetaan lehmien lisäksi vasikat ja uudistukseen tarvittavat hiehot. Hiehojen kasvattaminen lypsykarjanavetassa vaatii rakennuksen pinta-alaa, hiehoille tarkoitettuja rehuja ja työtä. Hiehoilla on erilainen hoito, rehuvaatimus ja ruokinta kuin lehmillä.Hiehokasvatuksen siirtäminen maitotilan ulkopuolelle vapauttaa tilaa ja työpanosta. Vapautuneita resursseja voidaan käyttää lehmämäärän lisäämiseen. Uutta tuotantorakennusta suunniteltaessa voidaan eläintila-resurssia suunnata lypsylehmille. Kasvatuksen ulkoistaminen avaa uusia mahdollisuuksia kotieläintuotantoon hiehokasvatusyrittäjyyden muodossa.Hiehokasvatuksen ulkoistamisella on hyvin järjestettynä mahdollisuus saavuttaa maidontuotannon tarvitsemaa erikoistumista ja lisätä kustannustehokuutta. Hiehokasvatuksen ulkoistamisessa tautiriskit pitää luonnollisesti tiedostaa ja toimia tämän suhteen eläinterveyden pelisääntöjen mukaan. On tärkeää selvittää hiehonkasvatuksen ulkoistamisen mahdollisuudet ja se, millä reunaehdoilla (sopimukset, vakuutukset, hinnoittelu, eläinten siirrot ja hoito, tautiriskit) tämä maidontuotannon toimintamalli olisi toimiva ja kannattava hiehojen/nuorkarjan kasvatusmuoto