markus holopainen helsingin yliopisto, metsأ¤tieteiden ... metsأ¤varatiedon laadun valvonta ......

Download Markus Holopainen Helsingin yliopisto, Metsأ¤tieteiden ... Metsأ¤varatiedon laadun valvonta ... metsien

Post on 24-May-2020

0 views

Category:

Documents

0 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

  • Metsätehon seminaari 24.5.2011

    Laserkeilaus osana puuhuoltoa Markus Holopainen

    Helsingin yliopisto, Metsätieteiden laitos

    Aalto-yliopisto, Maanmittaustieteiden laitos

    markus.holopainen@helsinki.fi

  • Esityksen sisältö

     L-impact–tutkimusprojekti  L-impact - Puuhuoltoa tukevia tutkimustuloksia  Laserkeilausinventoinnin tarkkuuden vaikutus

    puuston määrän ja tuoton estimointiin  Yksinpuintulkinnan ja aluepohjaisen ALS-

    inventoinnin yhdistäminen  ALS-perusteinen Hakkuiden ajoitus  ALS-perusteinen lumituhojen inventointi

     Täsmämetsätalous – PreciseFor-projekti  Laserkeilaus osana puuhuoltoa - tulevaisuus

  • Esimerkki lentolaserkeilauksella mitatusta metsikkökoealasta, Evo. Kuvan © Risto Viitala (Hämeen AMK), Markus Holopainen (HY) & Juha Hyyppä (FGI).

  • Aluepohjainen laserkeilausmenetelmä metsäsuunnittelun inventointitiedon tuotannossa

     Parhaillaan operatiiviseen käyttöön otettavat (esim. Metsäkeskukset) metsäsuunnittelun inventointisysteemit perustuvat harvapulssiseen lentolaserkeilaukseen (ALS – Airborne Laser Scanning) ja aluepohjaiseen puustotunnusten estimointimenetelmään

     Puustotietojen tuottaminen tehostuu

     Kuvioton metsäsuunnittelu

     Mahdollisuus saada tietoa kuvion sisäisestä hajonnasta

     Mielenkiintoisia kysymyksiä:

     Metsävaratiedon laadun valvonta

     MML valtakunnallinen ALS-aineisto vs metsäkeskusten omat kuvaukset

     Missä vaiheessa aletaan hyödyntää tiheämpipulssista ALS-aineistoa /

    yksinpuintulkintaa?

  • Laserkeilaus puustotunnusten estimoinnissa / mittauksessa Suomessa

     Aluepohjaisen laserkeilausinventoinnin pilottitutkimus Suomessa Suvanto ym. (2005).  Regressiomallit puustotunnuksille laserpiirteiden avulla  472 opetuskoealaa, joilla tulokset (RMSE) ennustettiin 67 kuviolle:

     9.5% (klpm) , 5.3% (kpit), 18.1% (rl), 8.3% (ppa), 9.8% (til)  Laserkeilaus- ja ilmakuvapiirteet sekä vanha kuviodata (Maltamo ym. 2006)

     k-MSN, Koealatason tilavuuden RMSE 13%  Puulajiositetason inventointitiedon ennustaminen (Packalén ym. 2007)

     k-MSN, ALS + ilmakuvat.  Kuviotason (67 kuviota) puulajiettaiset tilavuuden RMSE-%:

     62.3% (lehti), 28.1% (mänty), 32.6% (kuusi)  Puutavaralajien kertymien ennustaminen (Holopainen ym. 2010)

     k-NN, ALS+ilmakuvat  Yksinpuintulkinnalla on useissa erikoistapauksissa saatu lupaavia tuloksia:

    Esimerkiksi Maltamo ym. 2009:  Tilavuus (11%), tukkiosuus (8.7%), d1.3 (5.2%), pituus (2.0%), latvuksen

    pituus (7.1%) ja kuivaoksaraja (25.2%)

    27.5.2011

  • Improving forest supply chain by means of advanced laser measurements (L-

    Impact, 2008-2011)  Markus Holopainen (HY) & Juha Hyyppä (FGI)  Rahoitus: Suomen Akatemia

     Yhteistyötahoja: TKK, Hämeen AMK (Evo), Joensuun yliopisto, Metsäteho, Metsähallitus, Tapio, StoraEnso, UPM-kymmene, Tornator, Metla

     Tavoitteet:  Metsien inventoinnin, metsäsuunnittelun (metsäekonomian),

    metsäteknologian, logistiikan ja puuteknologian yhteishanke  Kehittää uusia lentokone- (ALS), maastolaser- (TLS) ja

    hakkuukonemenetelmiä yksittäisten puiden määrällisten ja laadullisten tunnusten mittaamiseen

     Mikä inventointitiedon arvo on metsä- / leimikkosuunnittelussa / päätöstukijärjestelmässä

     Miten tarkentunut inventointitieto integroidaan metsäsuunnittelulaskelmiin (SIMO)

     Kuinka entistä tarkempaa ja ajantasaisempaa inventointitietoa voidaan hyödyntää puunhankinnan logistiikkaketjun tehostamisessa

  • Improving forest supply chain by means of advanced laser measurements (L-Impact, 2008-

    2011) – Käytännön metsätaloutta palvelevia tuloksia / tutkimuksia

     ALS-inventointi ja metsätaloudellisen tuottoarvon määrittäminen  Holopainen, M. 2011. Effect of airborne laser scanning accuracy on forest stock and yield estimates. Aalto University, School of

    Engineering, Department of Surveying. Aalto University Doctoral Dissertations 6/2011. http://lib.tkk.fi/Diss/2011/isbn9789526040134/

     ALS-inventointi puutavaralajien määrän ja arvon estimoinnissa  Holopainen, M., Vastaranta, M. Rasinmäki, J., Kalliovirta, J., Mäkinen, A., Haapanen, R. Melkas, T., Yu, X., Hyyppä, J. 2010.

    Uncertainty in timber assortment estimates predicted from forest inventory data. European Journal of Forest Research, (2010) 129:1131-1142, DOI 10.1007/s10342-010-0401-4. http://www.springerlink.com/content/39kn2u17h34v34v3/fulltext.pdf

     Hakkuiden ajoitus ALS-datan avulla  Vastaranta, M., Holopainen, M., Yu, X., Hyyppä, J., Hyyppä, H. and Viitala, R. 2011. Predicting stand-thinning maturity from

    airborne laser scanning data, Scandinavian Journal of Forest Research, First published on: 19 January 2011 (iFirst), DOI:10.1080/02827581.2010.547870, http://dx.doi.org/10.1080/02827581.2010.547870

     ALS metsätuhojen inventoinnissa  Kantola, T., Vastaranta, M., Yu, X., Lyytikäinen-Saarenmaa, P., Holopainen, M., Talvitie, M., Kaasalainen, S., Solberg, S. &

    Hyyppä. J. Classification of defoliated trees using tree-level airborne laser scanning data combined with aerial images. Remote Sensing, 2010, 2, 2665-2679; doi:10.3390/rs2122665. http://www.mdpi.com/2072-4292/2/12/2665/pdf

    http://lib.tkk.fi/Diss/2011/isbn9789526040134/ http://www.springerlink.com/content/39kn2u17h34v34v3/fulltext.pdf http://dx.doi.org/10.1080/02827581.2010.547870 http://www.mdpi.com/2072-4292/2/12/2665/pdf

  • L-Impact –tutkimus Holopainen M. 2011.

    Effect of airborne laser scanning accuracy on forest stock and yield estimates (PhD thesis, Aalto-University)

    Laserkeilausinventoinnin

    tarkkuuden vaikutus puuston määrän ja tuoton estimointiin

    http://lib.tkk.fi/Diss/2011/isbn9789526040134/

    http://lib.tkk.fi/Diss/2011/isbn9789526040134/

  • Väitöskirjan lähtökohdat

     Käytännön metsäsuunnitteluorganisaatiot ovat siirtymässä laserkeilaukseen perustuvaan inventointisysteemiin

     Metsäomaisuuden arvonmääritykseen ei ole kansallista / kansainvälistä standardia; syitä:  Maanmittarit haluavat perustaa arvionsa markkinoihin, kuten

    kiinteistöarvioinnin kansainvälisissä standardeissa suositellaan. Käytännössä tämä tarkoittaa kauppa-arvomenetelmää (kauppahintatilastojen hyödyntäminen)

     Metsänhoitajat ovat perustaneet arvioinsa metsätaloudelliseen tuottoarvomenetelmään. Useita lähestymistapoja:

     Faustmannin ajoista (1849) lähtien metsäekonomit ovat keskittyneet kuviotason nettonykyarvo (NPV) –laskelmiin

     Metsäsuunnittelijat (metsänarvioimistieteilijät) ovat puolestaan olleet kiinnostuneita optimoimaan kuviotason käsittelyjä, ja metsäomaisuuden arvonmäärityksen näkökulmasta, käsittelemään metsälöitä (metsätiloja) kokonaisuuksina.

     Tutkimuksen lopullisena päämääränä on metsäomaisuuden arvonmäärityksen standardin luominen

  • Väitöstutkimuksen tavoitteet  Päätavoite: tutkia lentokonelaserkeilaukseen (airborne laser scanning, ALS)

    perustuvan metsien inventoinnin epävarmuutta metsätaloudellisen tuottoarvon

    (nettonykyarvo, net present value, NPV) laskennassa.

     Yksityiskohtaiset tavoitteet:

     Tutkia metsäsuunnittelussa nykyisin ja lähitulevaisuudessa käytettävissä

    olevien metsävarojen inventointimenetelmien (kuvioittainen arviointi,

    aluepohjainen ALS-inventointi, ALS yksinpuintulkinta) tarkkuuden merkitystä

    hakkuiden ajoituksessa sekä metsätaloudellisen tuottoarvon laskennassa.

     Vertailla tällä hetkellä käytössä olevien metsäsuunnittelun

    inventointimenetelmien tarkkuutta puutavaralajitason tiedon tuottamisessa.

     Tarkastella puutavaralajien määrän ja taloudellisen arvon estimointiin liittyviä

    epävarmuuden lähteitä metsäsuunnittelun simulointilaskennassa.

     Vertailla inventointitiedon tarkkuuteen, kasvumallien toimintaan ja raakapuun

    hintakehitykseen liittyviä epävarmuustekijöitä metsätaloudellisen tuottoarvon

    laskennassa kuvio- ja tilatasolla eri korkokannoilla

  • Thank you for your attention!

  • Osatutkimuksen tavoite

     Vertailla inventointitiedon, kasvumallien sekä raakapuun hinnanvaihteluihin liittyvää epävarmuutta kiertoajan yli lasketuissa kuvioiden nettonykyarvoissa (NPV).

     Inventointitiedon epävarmuus: kuvioittainen arviointi vs. aluepohjainen ALS-inventointi

     Luoda perusteet eri epävarmuuden lähteistä peräisin olevan epävarmuuden huomioimiselle metsätaloudellisessa tuottoarvolaskennassa

  • Menetelmät ja aineistot  SIMO-simuloinnit, Monte Carlo –menetelmä, 3,4

    ja 5 %:n korkokannat.

     Simuloitu 40 kuvion metsälö; tasaisesti

    edustettuna eri puulajit ja kehitysluokat

     Inventointitieto: virheiden suuruudet kahdesta ALS-projektista. Ei pelkästään virheet

    yksittäisissä tunnuksissa, vaan myös virheiden

    välinen korrelaatio

     Kasvumallit: kasvumallien virhemallit  Metsikkötason kasvumallit

     Puun hinta: keskiarvohakuinen (mean reverting) geometrine

Recommended

View more >