Browsing by Subject "oksaisuus"
Now showing items 1-5 of 5
-
(2013)This study is a part of the research project of uneven-aged forest stands ERIKA by Finnish Institute for Forest Research. The aim of this study was to identify the growth and quality of Norway spruce wood and sawn wood products from uneven-aged forest stands in South Finland. The properties ex-amined were fiber length, wood density, modulus of elasticity and visual grade according to Nordic standards of visual grading. 64 trees were measured for fiber length and sawn wood of 40 trees (355 pc.) was measured for density, modulus of elasticity and visual grading. The variation of fiber length was modeled in respect to distance from pith and ring width using a mixed model. The variation of density, modulus of elasticity and visual grade was analyzed in respect to the within-tree location with two-sided variance analysis. In respect to cambial age and ring width the properties were analyzed by means of regression modeling. According to the results fiber length, density and MOE did not differ significantly from those characteristic to spruce in even-aged stands: most variation was among-tree which gives a reason to think that the changes in within-tree growth rhythm do not affect these proper-ties within an individual tree. Visual grading for sawn wood gave that there was a good amount of class A (~ 20 %) but class C (> 33 %) was more common than class B (> 25 %): Timber was knotty especially near pith and loose knots were dense on lumber boards. Twisting was high near pith in timber boards but did not differ from the usual. There was remarkable amount of compression wood and decay in the material. The within-tree variation of visual grade was equal to the among-tree varia-tion. Due to the small sample size the results are not yet applicable to uneven-aged forests in general, but they give an impression that there might not be any major differences between the quality of even-aged and uneven-aged wood. First of all, the results give light to the characteristics of uneven-aged spruce wood properties that might be of interest for further research.
-
Kuusen (Picea abies (L.) H. Karst.) laatua kuvaavien piirteiden mittaaminen maastolaserkeilauksella (2023)Suomessa metsäteollisuus on merkittävä osa vientiä, ja metsät ovat Suomen tärkein luonnonvara. Jotta metsiä voidaan hyödyntää mahdollisimman kestävästi ja tehokkaasti, kannattaa tutkia menetelmiä, joilla voidaan parantaa metsäteollisuuden jalostusketjun arvoa. Metsäteollisuuden puunhankintaa suunnitellaan tällä hetkellä etukäteen puuraaka-aineen tarpeen, ja puuston järeyden mukaan. Metsäteollisuuden jalostusketjun arvoa voitaisiin parantaa tiedolla saatavilla olevan puuraaka-aineen laadusta, sillä sen avulla on mahdollista ohjata raaka-aineen kuljetusta eri tehtaille tarkemmin. Tässä tutkielmassa oli tarkoitus tutkia kuusen (Picea abies (L.) H. Karst.) laadun mittaamista maastolaserkeilauksella (terrestrial laser scanning, TLS), sekä kuusen laatua kuvaavien piirteiden yleistettävyyttä laajemmille alueille kirjallisuudessa esitettyjen tunnusten perusteella. Tutkielmassa selvitettiin kuusen laatua kuvaavien TLS-piirteiden korrelaatio TLS-menetelmillä mitttuun puun pituuteen, tilavuuteen, tukkitilavuuteen, latvussuhteeseen, ja latvuspinta-alaan. Tavoitteena oli myös lisätä ymmärrystä tekijöistä, jotka vaikuttavat laatua kuvaaviin piirteisiin ja niiden mittaamiseen. Tutkielman aineistossa oli 343 puuta, joista 257 kappaletta oli kuusia. Leimikot, joita oli 20 kappaletta, sijaitsivat Örebron läänissä Keski-Ruotsissa. TLS-keilaukset tehtiin 7.5 m säteisiltä ympyräkoealoilta neljällä keilauksella. Kaikille kuusen laatua kuvaaville TLS-piirteille löytyi tilastollisesti merkitseviä selittäjiä (P<0,05). Erot leimikoiden puiden laatua kuvaavien TLS-piirteiden välillä olivat pääasiassa vähäisiä, mutta kapenemisluvun kohdalla merkittäviä. Tuloksista voidaan päätellä, että joitain laatua kuvaavia TLS-piirteitä voi olla yleistettävissä laajemmalle alueelle estimoimalla selittävät tunnukset ilmalaserkeilaus (aerial laser scanning, ALS) -menetelmillä. Monella laatua kuvaavalla TLS-piirteellä korrelaation vahvuus puutunnuksiin vaihteli eri korkeuksilla rungossa, mikä kertoo sekä eri kokoisten puiden välisistä eroista, että oksien ja latvuksen rakenteen vaihtelusta eri korkeuksilla rungossa. Kuusen pitkä elävä latvus aiheuttaa peitteisyyttä ja sen myötä epävarmuutta mittauksiin. Yhdistämällä tutkielmassa mitatut ulkoiset piirteet tukkiröntgenin sisäistä laatua mittaavaan dataan, voitaisiin mallintaa puun sisäistä oksaisuutta ja tiheyttä suhteessa TLS-piirteisiin. Suuremmalla mallinnusdatalla, oikeiden ALS-piirteiden ja kasvupaikkatiedon avulla puuston laadun yleistämisessä laajemmille alueille on tämän tutkielman perusteella potentiaalia, mikä tukee aiempien tutkimusten tuloksia.
-
Kuusen (Picea abies (L.) H. Karst.) laatua kuvaavien piirteiden mittaaminen maastolaserkeilauksella (2023)Suomessa metsäteollisuus on merkittävä osa vientiä, ja metsät ovat Suomen tärkein luonnonvara. Jotta metsiä voidaan hyödyntää mahdollisimman kestävästi ja tehokkaasti, kannattaa tutkia menetelmiä, joilla voidaan parantaa metsäteollisuuden jalostusketjun arvoa. Metsäteollisuuden puunhankintaa suunnitellaan tällä hetkellä etukäteen puuraaka-aineen tarpeen, ja puuston järeyden mukaan. Metsäteollisuuden jalostusketjun arvoa voitaisiin parantaa tiedolla saatavilla olevan puuraaka-aineen laadusta, sillä sen avulla on mahdollista ohjata raaka-aineen kuljetusta eri tehtaille tarkemmin. Tässä tutkielmassa oli tarkoitus tutkia kuusen (Picea abies (L.) H. Karst.) laadun mittaamista maastolaserkeilauksella (terrestrial laser scanning, TLS), sekä kuusen laatua kuvaavien piirteiden yleistettävyyttä laajemmille alueille kirjallisuudessa esitettyjen tunnusten perusteella. Tutkielmassa selvitettiin kuusen laatua kuvaavien TLS-piirteiden korrelaatio TLS-menetelmillä mitttuun puun pituuteen, tilavuuteen, tukkitilavuuteen, latvussuhteeseen, ja latvuspinta-alaan. Tavoitteena oli myös lisätä ymmärrystä tekijöistä, jotka vaikuttavat laatua kuvaaviin piirteisiin ja niiden mittaamiseen. Tutkielman aineistossa oli 343 puuta, joista 257 kappaletta oli kuusia. Leimikot, joita oli 20 kappaletta, sijaitsivat Örebron läänissä Keski-Ruotsissa. TLS-keilaukset tehtiin 7.5 m säteisiltä ympyräkoealoilta neljällä keilauksella. Kaikille kuusen laatua kuvaaville TLS-piirteille löytyi tilastollisesti merkitseviä selittäjiä (P<0,05). Erot leimikoiden puiden laatua kuvaavien TLS-piirteiden välillä olivat pääasiassa vähäisiä, mutta kapenemisluvun kohdalla merkittäviä. Tuloksista voidaan päätellä, että joitain laatua kuvaavia TLS-piirteitä voi olla yleistettävissä laajemmalle alueelle estimoimalla selittävät tunnukset ilmalaserkeilaus (aerial laser scanning, ALS) -menetelmillä. Monella laatua kuvaavalla TLS-piirteellä korrelaation vahvuus puutunnuksiin vaihteli eri korkeuksilla rungossa, mikä kertoo sekä eri kokoisten puiden välisistä eroista, että oksien ja latvuksen rakenteen vaihtelusta eri korkeuksilla rungossa. Kuusen pitkä elävä latvus aiheuttaa peitteisyyttä ja sen myötä epävarmuutta mittauksiin. Yhdistämällä tutkielmassa mitatut ulkoiset piirteet tukkiröntgenin sisäistä laatua mittaavaan dataan, voitaisiin mallintaa puun sisäistä oksaisuutta ja tiheyttä suhteessa TLS-piirteisiin. Suuremmalla mallinnusdatalla, oikeiden ALS-piirteiden ja kasvupaikkatiedon avulla puuston laadun yleistämisessä laajemmille alueille on tämän tutkielman perusteella potentiaalia, mikä tukee aiempien tutkimusten tuloksia.
-
(2019)Mänty on Suomen teollisesti tärkeimpiä puulajeja ja oksaisuus sen tärkein laatuun vaikuttava tekijä. Puun luontaiseen kasvuun kuuluvina tekijöinä oksia ei voida kuitenkaan täysin välttää, mutta niiden sijainti, määrä ja kokoluokka tulisi tietää ennen jatkojalostusta raaka-aine häviöiden minimoimiseksi. Suuremmilla sahoilla tämä onkin mahdollista röntgen- tai 3D-kuvantamisen avulla. Hankintapäätös tehdään kuitenkin jo ennen hakkuita, joten olisi kannattavaa saada tarkempaa tietoa pystypuista hankintaketjun tässä vaiheessa. Tutkimuksen tavoitteena oli tuottaa laadullisesti tarkempaa tietoa yksittäisistä pystypuista käyttäen hyväksi maastolaserkeilausta aineiston keruussa. Aineistoa varten valittiin 10 koepuuta Evon alueella toukokuussa 2017. Puut mitattiin sekä käsin että maastolaserkeilaimella. Koepuut sahattiin ja laudoista mitattiin käsin sisäoksien läpimitat. Aineistosta muodostettiin malli, joka kuvasi männyn sisäoksien läpimitan kaventumista. Mallin avulla estimoitiin sisäoksien läpimittoja suhteessa TLS-pistepilvistä ja maastomittauksissa manuaalisesti mitattuihin ulko-oksien läpimittoihin. TLS-pistepilvistä mitattuja ulko-oksia löytyi 710 kappaletta kun manuaalisesti mitattiin 975 oksaa. Havaintoaste oli keskimäärin 72,8 %. Havaintojen virheprosentti oli pienimmillään n. 7 % ja suurimmillaan n. 60 %. TLS-mittaukset hieman yliarvioivat ulko-oksien kokoa, mikä vaikutti sisäoksien läpimittaestimaattien tarkkuuteen. Tutkimustuloksien perusteella on mahdollista ennustaa hyväksyttävissä rajoissa olevia sisäoksien läpimittaprofiileja käyttäen hyväksi maastolaserkeilausta. Tärkeimpiä tarkkuuteen vaikuttavia tekijöitä ovat mallin valinta ja sen sovitus sekä TLS-pistepilvestä mitattujen oksien läpimitan mallintamisen onnistuminen. Tämän laskennan automatisointi mahdollistaisi sisäisten laatutunnuksien hankkimisen jo ennen hakkuita.
-
(2019)Mänty on Suomen teollisesti tärkeimpiä puulajeja ja oksaisuus sen tärkein laatuun vaikuttava tekijä. Puun luontaiseen kasvuun kuuluvina tekijöinä oksia ei voida kuitenkaan täysin välttää, mutta niiden sijainti, määrä ja kokoluokka tulisi tietää ennen jatkojalostusta raaka-aine häviöiden minimoimiseksi. Suuremmilla sahoilla tämä onkin mahdollista röntgen- tai 3D-kuvantamisen avulla. Hankintapäätös tehdään kuitenkin jo ennen hakkuita, joten olisi kannattavaa saada tarkempaa tietoa pystypuista hankintaketjun tässä vaiheessa. Tutkimuksen tavoitteena oli tuottaa laadullisesti tarkempaa tietoa yksittäisistä pystypuista käyttäen hyväksi maastolaserkeilausta aineiston keruussa. Aineistoa varten valittiin 10 koepuuta Evon alueella toukokuussa 2017. Puut mitattiin sekä käsin että maastolaserkeilaimella. Koepuut sahattiin ja laudoista mitattiin käsin sisäoksien läpimitat. Aineistosta muodostettiin malli, joka kuvasi männyn sisäoksien läpimitan kaventumista. Mallin avulla estimoitiin sisäoksien läpimittoja suhteessa TLS-pistepilvistä ja maastomittauksissa manuaalisesti mitattuihin ulko-oksien läpimittoihin. TLS-pistepilvistä mitattuja ulko-oksia löytyi 710 kappaletta kun manuaalisesti mitattiin 975 oksaa. Havaintoaste oli keskimäärin 72,8 %. Havaintojen virheprosentti oli pienimmillään n. 7 % ja suurimmillaan n. 60 %. TLS-mittaukset hieman yliarvioivat ulko-oksien kokoa, mikä vaikutti sisäoksien läpimittaestimaattien tarkkuuteen. Tutkimustuloksien perusteella on mahdollista ennustaa hyväksyttävissä rajoissa olevia sisäoksien läpimittaprofiileja käyttäen hyväksi maastolaserkeilausta. Tärkeimpiä tarkkuuteen vaikuttavia tekijöitä ovat mallin valinta ja sen sovitus sekä TLS-pistepilvestä mitattujen oksien läpimitan mallintamisen onnistuminen. Tämän laskennan automatisointi mahdollistaisi sisäisten laatutunnuksien hankkimisen jo ennen hakkuita.
Now showing items 1-5 of 5