Metsätieteen aikakauskirja : Numerot : 4/2005 : fa054413.htm

Aki Suvanto, Matti Maltamo, Petteri Packalén & Jyrki Kangas

Kuviokohtaisten puustotunnusten ennustaminen laserkeilauksella

Metsätieteen aikakauskirja 4/2005: 413–428

Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää, kuinka luotettavasti ilmasta käsin kerätystä harvapulssisesta laserpisteaineistosta voidaan ennustaa kuviokohtaisia puustotunnuksia. Maastoaineistona käytettiin 472 koealan puustotietoja, jotka oli mitattu 67 kasvatus- ja uudistamisvaiheen kuviolta. Kaukokartoitusmateriaalina käytettiin laserpisteaineistoa, jonka tiheys oli keskimäärin 0,7 pulssia neliömetrille. Tutkimusaineisto kerättiin elo–syyskuussa 2004 UPM-Kymmene Oyj:n omistamalta tilalta Varkaudesta.

Tutkimuksessa sovelletun tilastollista mallinnusta käyttävän lähestymistavan toiminta perustuu siihen, että regressioyhtälöillä lasketaan laserpisteaineistosta puustotunnukset. Työssä laadittiin malleja puustotunnusten ja laserpisteparvesta lasketun korkeusjakauman tunnusten välille koealatasolla. Laadituilla regressioyhtälöillä ennustettiin metsikkökuviolle, käyttäen koko kuviolle osuneita laserpisteitä, puuston keskiläpimitta, keskipituus, runkoluku, pohjapinta-ala ja tilavuus. Mallit tuottivat laadinta-aineistossaan edellä mainituille puustotunnuksille seuraavat absoluuttiset ja suhteelliset keskivirheet (RMSE): 1,9 cm (9,5 %), 1,9 m (5,3 %), 274 kpl/ha (18,1 %), 2,0 m2/ha (8,3 %), ja 19,9 m3/ha (9,8 %). Saadut tulokset ovat erittäin tarkkoja ja verrattuna SOLMU-muotoiseen maastossa tehtävään kuvioittaiseen arviointiin selvästi tarkempia. Esitetty inventointimenetelmä on edelleen kehitettynä erittäin lupaava vaihtoehto metsäsuunnittelun metsänmittaustehtävään Suomessa.
Koko artikkeli

Asiasanat

keskivirhe, kuvioittainen arviointi, lidar, regressiomalli

Yhteystiedot

Suvanto, Maltamo ja Packalén, Joensuun yliopisto, metsätieteellinen tiedekunta, PL 111, 80101 Joensuu; Kangas, UPM Kymmene Metsä, PL 32, 37601 Valkeakoski. Sähköposti aki.suvanto@joensuu.fi

Hyväksytty 25.11.2005

Uusin numero

Numero 3-4/2016 julkaistu verkossa 15.12.