Riistapäivät 2015 Markus Melin Itä Suomen Yliopisto Metsätieteiden osasto markus.melin@uef.fi

Laserkeilaus pähkinänkuoressa Aktiivista kaukokartoitusta, joka tuottaa 3D aineistoa (vrt. satelliitti- ja ilmakuvaus).

Tapahtuu yleisimmin lentokoneesta

Laitteisto lähettää valopulssin ja mittaa ajan, joka kestää ennen kuin tältä pulssilta

saadaan takaisin kaiku (se osui kohteeseen).

Tämän jälkeen lasketaan sijainti (XYZ), josta tämä kaiku tuli.

Uusimmat laitteet lähettävät jopa 500 000 pulssia / sekunti, joista jokaisesta saadaan 1 – 4 kaikua.

Lopputuote on dataa, jota kutsutaan pistepilveksi.

- Tiheä pistepilvi, jonka jokaisen pisteen XYZ-sijainti tunnetaan

Kuvina:

Laserkeilaus pähkinänkuoressa

Jari Vauhkonen (UEF-Metsä)

Aineistojen yhdistäminen:

25m

Hirven talvi- ja kesäelinympäristöjen rakenteen analysointi ja elinympäristömallinnus. Kuinka soveltuva alue X on hirven kesä/talvi elinympäristöksi.

Hirven käyttäytyminen lämpöstressin aikana.

Näkyykö hirven käytöksessä/elinympäristövalinnassa kesälämpötilojen vaihtelu välillä 10 – 30 astetta? Näkyy

Eroaako tämä niiden hirvien välillä, jotka elävät sisämaassa tai merenrannalla? Eroaa

Metsän rakenteen merkitys elinympäristövalinnassa vuoden sisällä.

Milloin hirvi vaihtaa elinympäristöään vuodenaikojen mukaan ja millaiseen metsään se tällöin menee? Mitä tämä valinta kertoo sen ekologiasta?

Kuinka tämä valinta vaihtelee urosten sekä vasallisten ja vasattomien naaraiden välillä?

Naaraiden elinympäristövalinta vasomisaikaan. Millaisilla alueilla naaraat synnyttävät? Minne ne vievät vastasyntyneen vasan?

Hirvituhojen tunnistaminen laserdatasta.

Aiemmin tehtyä:

365 päivää hirven jäljillä (etänä) Seuranta aloitettiin huhtikuun lopussa (ennen vasojen syntymää) ja sitä jatkettiin

seuraavan vuoden huhtikuuhun asti.

Aineistot yhdistämällä (laser + GPS) tiesimme millaisessa metsässä hirvet olivat olleet minäkin ajanhetkenä.

Urokset, vasattomat naaraat ja vasalliset naaraat tutkittiin erikseen.

Vasomisaika selvitettiin analysoimalla tiineiden naaraiden liikkeitä tunti tunnilta huhtikuun lopulta kesäkuun puoleenväliin. Toukokuun ensimmäisellä puoliskolla liikkuminen oli vähäistä Välillä 3. – 9.5 kaikilla naarailla oli 2-3 vrk ajanjakso, jolloin nbe olivat käytännössä pysähdyksissä

ja pysyttelivät yhdellä alueella. Tämän jälkeen liikkuminen alkoi ja liikemäärät jatkoivat kasvuaan tasaisesti. Todennäköinen vasomisaika 3. – 9.5, joka useiden käytännön tutkimusten mukaan ei ole

aikainen (lisäksi vasalle tuoretta ravintoa).

Seuraavaksi laserdata leikattiin jokaisen sijainnin ympäriltä.

…hirven jäljillä

Kuvasimme metsän käyttöä muuttujilla, jotka kertoivat kuinka tiheässä, korkeassa tai avarassa metsässä hirvi kulloinkin liikkui: canopy – yli viiden metrin korkeudesta tulleiden kaikujen osuus (puuston korkeus ja tiheys). shrub – väliltä 0.5 – 5 metriä tulleiden kaikujen osuus (aluskasvillisuus, taimikot). ground – maahan osuneiden kaikujen osuus (maiseman avoimuus).

Tarkastelimme siis näiden muuttujien hirvien sijainneissa eri vuoden aikoina.

Millaisia eroja vuodenajat, sukupuoli ja mukana liikkuva vasa aiheuttavat?

Tuloksia lyhyesti:

Vuoden kierto: Urokset Vasattomat naaraat Vasalliset naaraat

Tuloksia lyhyesti:

Vasomisaika: Urokset Vasattomat naaraat Vasalliset naaraat

Hirvituhot – Testausasteella

Miltä tällaiset erot näyttäisivät laserpistepilvessä?

Hirvituho muuttaa taimikon rakennetta selvästi (latvat taittuvat, oksat ja neulaset häviävät).

Tämä rakenteellinen ero on tunnistettavissa laserdatasta? Aineisto:

Kuusamoon Yhteismetsä Metsikkökuviot, sekä terveet että tuhotut, jaettiin 15 x 15 metrin soluihin. Laserdata leikattiin näiden solujen sisältä ja pistepilven geometria/rakenne analysoitiin useilla

eri muuttujilla. Laskettujen muuttujien toivottiin paljastavan hirvituhot. Laadittiin malli, joka analysoi laserdataa solu kerrallaan ja ennusti tuhon vakavuuden ko. solulle. 17 000 tuhosolua ja 168 000 tervettä solua rakenteeltaan samankaltaisissa metsiköissä ~ 33 000 000 laserkaikua.

Hirveät tuhot

Esimerkki tuloksista kartalla:

Hirveät tuhot

€ Laserdataa kerätään joka tapauksessa. Mahdolliset

ekologiset sovellukset ovat vain plussaa.

Suomessa MML:n laserdata on avoin kenelle tahansa, ilmaiseksi.

Antaa erittäin tarkkaa ja muuten vaikeasti mitattavaa tietoa metsän, sen latvuston ja kasvillisuuden rakenteesta. Kuten myös alueen topografiasta.

Nämä tutkimukset osoittavat, että menetelmä toimii, mutta

kaikki on vasta alussa.

Muuta

Kiitokset! Alfred Kordelinin Säätiö. www.kordelin.fi Kuusamon Yhteismetsä – Jarmo Korhonen Tutkimusryhmä:

Petteri Packalen. Kaukokartoitus, laser, ohjelmointi, algoritmit. petteri.packalen@uef.fi Lauri Mehtätalo. Tilastotiede ja mallinnus. lauri.mehtatalo@uef.fi Juho Matala. Hirvet ja hirvituhot. juho.matala@metla.fi Jyrki Pusenius. Hirvet ja pantahirviaineisto. jyrki.pusenius@rktl.fi