Downloads provided by UsageCounts
Tässä kirjallisuuskatsauksessa tarkastellaan, millaista metsien monimuotoisuutta kuvaavaa tietoa voidaan saada nykyaikaisen kaukokartoitus- ja sensoritekniikan avulla. Käsittely keskittyy Suomeen, Ruotsiin ja Norjaan, missä metsät, ilmasto-olot ja teknologiset valmiudet sekä käytetyt teknologiat ovat samankaltaisia. Laserkeilaimia ja kuvantavia monikanavasensoreita voidaan asentaa monenlaisille liikkuville alustoille: satelliitteihin, lentokoneisiin, drooneihin ja metsäkoneisiin. Mitä lähempää kohdetta havainnoidaan, sitä tarkempaa tietoa saadaan, mutta sitä pienempi on myös kerralla havainnoitu pinta-ala. Yleisesti käytetyistä monimuotoisuuden indikaattoreista suurikokoisten säästöpuiden määrää, puuston eri-ikäisrakenteisuutta ja vesistöjen suojavyöhykkeitä voidaan havainnoida suhteellisen luotettavasti Suomessa laajalti saatavilla olevilla lentolaserkeilausaineistoilla. Lahopuun ja vähälukuisten puulajien, kuten haavan (Populus tremula L.), tunnistaminen onnistuu tällä hetkellä esimerkiksi droonien avulla pienille alueille kerrallaan, mutta riittävän tarkan tiedon saaminen suuralueille vaatii nykyistä tarkemman tekniikan käyttöönottamista lentokoneilla tehtävissä kartoituksissa. Tietyille eläin- ja kasvilajeille sopivia elinympäristöjä voidaan kartoittaa suuriltakin alueilta, mutta esimerkiksi pintakasvillisuudesta ei käytännössä vielä saada riittävän tarkkoja suoria havaintoja. Kaukokartoitus soveltuu kuitenkin hyvin maastoinventointien kohdentamiseen oikeisiin paikkoihin. Metsäkonetietoa hyödyntämällä on mahdollista dokumentoida hakkuissa tehdyt tekopökkelöt ja säästöpuuryhmän tai muun käsittelemättömän alueen, esimerkiksi vesistön tai pienveden suojavyöhykkeen, avainbiotoopin, suojeltavan alueen tai riistatiheikön ympäriltä hakatut rungot. Hyödynnettäessä metsäkonetietoa metsäluonnon monimuotoisuuden mittaamisessa ja seurannassa tärkein asia juuri nyt on parantaa hakkuukoneen hakkuulaitteen sijaintitiedon tarkkuutta anturoimalla hakkuukoneen puomi. Tulevaisuudessa tavoitteena on oltava automatisoitu metsäluonnon monimuotoisuuden mittaaminen ja dokumentointi puunkorjuuoperaatioiden yhteydessä, mikä edellyttää metsäkoneen sensorointia. Tarkan, automatisoidun monimuotoisuustiedon tuottaminen metsäkoneissa olevilla sensoreilla on todennäköisesti mahdollista toteuttaa tällä vuosikymmenellä. Yhteenvetona kaukokartoitus- ja sensoritekniikka mahdollistaa tulevaisuudessa huomattavasti nykyistä tarkemman metsien monimuotoisuutta kuvaavan tiedon keräämisen myös suuralueilta. Tarkimpaan lopputulokseen päästään yhdistämällä useista eri lähteistä peräisin olevia tietoja.
metsäkoneet, 330, hakkuukoneet, droonit, Forestry, SD1-669.5, luonnon monimuotoisuus, laserkeilaus, biodiversiteetti, metsänarviointi
metsäkoneet, 330, hakkuukoneet, droonit, Forestry, SD1-669.5, luonnon monimuotoisuus, laserkeilaus, biodiversiteetti, metsänarviointi
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 1 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
| views | 96 | |
| downloads | 68 |

Views provided by UsageCounts
Downloads provided by UsageCounts