Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Browsing by Subject "tilavuusmalli"

Sort by: Order: Results:

  • Louhi, Roope (2020)
    Tässä tutkimuksessa laadittiin haavalle (Populus tremula) puun rungon ja oksien tilavuuden käsittävä malli. Mallin luontia varten kerättiin 11 koepuun aineisto. Puista mitattiin Hyytiälän metsäasemalla erilaisia tunnuksia. Rungon ja oksien absoluuttiset tilavuudet selvitettiin käyttämällä dimensiometri-nimistä mitta-laitetta. Manuaalisesti koepuista mitattiin läpimittoja usealta eri korkeudelta rungosta ja oksista katkaisu-kohdasta. Myös oksien ja puun kokonaispituus mitattiin tarkasti puun kaadon jälkeen. Läpimittojen avul-la laskettuja pohjapinta-aloja analysoitiin korrelaatiokertoimien avulla. Koepuiden tilavuutta selitettiin lineaarisella regressioanalyysillä, jossa selittävinä tekijöinä olivat puusta mitatun rinnankorkeusläpimitan ja pituuden luonnolliset logaritmit. Lisäksi laadittiin yhdistetty malli, jossa olivat mukana kaikki aineiston koepuut. Viimeiseksi laadittiin vielä malli, jossa käytettiin vastaavia muut-tujia (neljä kappaletta) kuin Laasasenahon (1982) tilavuusmallissa. Rungon ja oksien pohjapinta-alojen välillä oli selvä korrelaatio puun suhteellisilla korkeuksilla. Korrelaa-tiokertoimet olivat rungon ja oksien yhteenlaskettujen pohjapinta-alojen osalta jopa puiden latvassa yhtä poikkeusta lukuun ottamatta yli 0,9. Pelkkää rungon pohjapinta-alaa tarkasteltaessa latvuksen korrelaa-tiokertoimet olivat hieman alhaisemmat. Koko aineiston käsittävän tilavuusmalli korjattu selitysaste oli 2 ja 4 muuttujan versioissa 0,999 ja keski-virhe vastaavasti 0,062 ja 0,066. Koepuuaineistoon perustuva haavan tilavuusmalli tuotti vain 0,56 % suurempia tilavuuksia haavan rungon ja oksien tilavuudelle verrattuna upotusmittauslaitteella tehtyihin mittauksiin. Haavan biomassan jakautuminen erikokoisten puiden välillä on tämän tutkimuksen mukaan samankal-taista. Myös runkomuodot olivat aineiston puilla samankaltaisia: niiden rungon ja oksien yhteenlasketuil-la pohjapinta-aloilla puun suhteellisilla korkeuksilla oli selvä korrelaatio. Tutkimuksessa luodulla haavan tilavuusmallilla on korkea selitysaste ja pieni keskivirhe.
  • Kettula, Jussi (2019)
    Suomessa mallintaminen on ollut keskeinen osa metsänarviointia, koska kaikkea ei ole ollut kustannustehokasta mitata. Malleilla on kuvattu tunnuksia, jotka kiinnostavat esimerkiksi metsän rahallisen arvottamisen, käyttöarvon, kasvun tai tuotoksen näkökulmasta. Runkokäyrä- ja tilavuusmallit ovat historiallisessa mielessä olleet metsätaloudellisesti hyvin tärkeät, koska puun arvottaminen edellyttää puun mittaamista kuutioissa ja toisaalta käyttöarvon näkökulmasta puun jakamista tukki- ja kuituositteeseen. Laasasenahon (1982) laatimia runkokäyrä- ja tilavuusmalleja voidaan pitää näistä malleista hyvästä syystä merkittävimpinä. Vaikka kyseisten mallien laadintahetkestä on kulunut jo lähes 40 vuotta, ovat ne edelleen käytössä metsäalalla niin tutkimuksessa, käytännön metsäsuunnittelussa, Valtakunnan metsien inventoinneissa, metsäsuunnitteluohjelmistoissa ja hakkuukoneen apteerausalgoritmeissa. Mallien pohjalla on tuhansien koepuiden runkoanalyysiaineisto, jota on käytetty mallien sovittamiseen kolmelle metsätaloudellisesti tärkeimmälle puulajille: männylle, kuuselle ja koivulle. Runkoanalyysissä puut kaadetaan ja rungot mitataan pituuden ja runkokäyrän osalta. 2010-luvulla on tehty suuria edistysaskelia laserkeilaustutkimuksessa ja tuoreimpien tutkimusten perusteella on havaittu maastolaserkeilauksen tarjoavan varteenotettavan vaihtoehdon runkoanalyysin tekemiseen koepuista. Maastolaserkeilauksen etuna on, että mitattavia puita ei tarvitse mittausten suorittamiseksi kaataa. Tämän vuoksi maastolaserkeilauksella voidaan mitata sellaisia puita, joita ei ole ollut mahdollista aikaisemmin mitata, koska puiden kaataminen ei ole ollut mahdollista. Tuoreimpien maastolaserkeilaustutkimusten perusteella runkokäyrän mittaaminen ja sitä kautta runkotilavuuden laskeminen voidaan tehdä suurella tarkkuudella laserkeilauksessa syntyvästä kolmiulotteisesta pistepilvestä. Katupuiden saanti tutkimuskäyttöön on ollut lähes mahdotonta, mikäli se edellyttää puiden kaatamista. Lukumääräisesti Helsingin kaupungin alueella kasvaa noin 30 000 kpl katupuita, joista lähes 50 % on puistolehmuksia (Tilia x europaea), metsälehmuksia (Tilia cordata) ja isolehtilehmuksia (Tilia platyphyllos). Vastikään Helsingin kaupunki julkaisi toimenpidesuunnitelman, jossa pyritään saamaan Helsinki hiilineutraaliksi vuoteen 2030 mennessä. Tässä ohjelmassa puut ja kasvillisuus olivat listattu yhdeksi päästökompensaation lähteeksi hiilineutraalisuuslaskennassa. Puun runko sisältää tyypillisesti ison osan puun maanpäällisestä biomassasta, mutta lehmuksille sen arviointiin ei vielä ole ollut olemassa malleja. Tässä tutkimuksessa tutkittiin maastolaserkeilauksella kerättävän pistepilven hyödyntämistä Laasasenahon (1982) kehittämien runkokäyrä- ja tilavuusmallien uudelleen sovittamisessa Helsingin katulehmuksille. Aineistoon kerättiin 75 kpl katupuita, joista 36 kpl keilattiin lehdelliseen aikaan kesällä ja 39 kpl lehdettömään aikaan talvella. Jokaisesta koepuusta tehtiin 2 kpl keilauksia vastakkaisilta puolilta puuta ja keskimäärin 50 % etäisyydeltä suhteessa puun pituuteen. Rungot erotettiin pistepilvistä ja niille estimoitiin läpimittoja automaattista runkokäyräalgoritmia käyttäen. Lopulliset runkokäyrät saatiin splini-interpoloinnin avulla. Pistepilvestä mitattuja tunnuksia vertailtiin maastomittausten yhteydessä mitattuihin tunnuksiin. Rinnankorkeusläpimitat onnistuttiin pistepilvestä mittaamaan 2,4 cm (9 %) tarkkuudella (RMSE) harhan ollessa -1,1 cm (-4 %). Koepuiden pituudet onnistuttiin mittaamaan 0,9 (8 %) metrin tarkkuudella (RMSE) harhan ollessa -0,2 metriä (-2 %). Mitattujen läpimittojen lukumäärät olivat lehdettömään aikaan keskimäärin 89 % ja lehdelliseen aikaan 60 % läpimittojen laskennallisesta enimmäismäärästä. Runkokäyrä- ja tilavuusmallit linearisoitiin ja muunnettiin muotoon, jossa mallien sovitus voitiin tehdä pienimmän neliösumman menetelmällä. Mallit sovitettiin erikseen osa-aineistoihin ja koko aineistoon. Tällä haluttiin tutkia ajankohdan, ja toisaalta aineiston koon vaikutusta mallien sovittamisen onnistumiseen. Lehmukselle sovitetun runkokäyrämallin tarkkuudeksi (RMSE) saatiin ristiinvalidoinnilla 71,7 dm3 (17,0 %) ja harhaksi -8,2 dm3 (-1,9 %). Tilavuusmallit validoitiin myös ristiinvalidointia käyttämällä. Rinnankorkeusläpimittaan perustuvan tilavuusmallin tarkkuudeksi saatiin 102,6 dm3 (23,2 %) (RMSE) harhaksi 2,6 dm3 (0,6 %). Rinnankorkeusläpimittaan ja pituuteen perustuvan mallin tarkkuus oli 70,1 dm3 (16,7 %) harha -0,4 dm3 (-0,1%). Rinnankorkeusläpimittaan, pituuteen ja yläläpimittaan perustuvan malli oli tarkkuudeltaan 31,5 dm3 (7,5 %) harha -0,1 dm3 (0,0 %). Tilavuusmallien keskivirheet olivat: 23,4 %, 16,8 %, 7,5 %. Tutkimuksen tulosten perusteella ei havaittu keilausajankohdalla tai aineiston koolla olevan merkittävää vaikutusta mallien hyvyyteen. Rungolta mitattujen läpimittojen osalta keilausajankohdalla havaittiin olevan olennainen vaikutus läpimittaestimaattien määrään, joka oli selvästi suurempi lehdettömään aikaan.
  • Kettula, Jussi (2019)
    Suomessa mallintaminen on ollut keskeinen osa metsänarviointia, koska kaikkea ei ole ollut kustannustehokasta mitata. Malleilla on kuvattu tunnuksia, jotka kiinnostavat esimerkiksi metsän rahallisen arvottamisen, käyttöarvon, kasvun tai tuotoksen näkökulmasta. Runkokäyrä- ja tilavuusmallit ovat historiallisessa mielessä olleet metsätaloudellisesti hyvin tärkeät, koska puun arvottaminen edellyttää puun mittaamista kuutioissa ja toisaalta käyttöarvon näkökulmasta puun jakamista tukki- ja kuituositteeseen. Laasasenahon (1982) laatimia runkokäyrä- ja tilavuusmalleja voidaan pitää näistä malleista hyvästä syystä merkittävimpinä. Vaikka kyseisten mallien laadintahetkestä on kulunut jo lähes 40 vuotta, ovat ne edelleen käytössä metsäalalla niin tutkimuksessa, käytännön metsäsuunnittelussa, Valtakunnan metsien inventoinneissa, metsäsuunnitteluohjelmistoissa ja hakkuukoneen apteerausalgoritmeissa. Mallien pohjalla on tuhansien koepuiden runkoanalyysiaineisto, jota on käytetty mallien sovittamiseen kolmelle metsätaloudellisesti tärkeimmälle puulajille: männylle, kuuselle ja koivulle. Runkoanalyysissä puut kaadetaan ja rungot mitataan pituuden ja runkokäyrän osalta. 2010-luvulla on tehty suuria edistysaskelia laserkeilaustutkimuksessa ja tuoreimpien tutkimusten perusteella on havaittu maastolaserkeilauksen tarjoavan varteenotettavan vaihtoehdon runkoanalyysin tekemiseen koepuista. Maastolaserkeilauksen etuna on, että mitattavia puita ei tarvitse mittausten suorittamiseksi kaataa. Tämän vuoksi maastolaserkeilauksella voidaan mitata sellaisia puita, joita ei ole ollut mahdollista aikaisemmin mitata, koska puiden kaataminen ei ole ollut mahdollista. Tuoreimpien maastolaserkeilaustutkimusten perusteella runkokäyrän mittaaminen ja sitä kautta runkotilavuuden laskeminen voidaan tehdä suurella tarkkuudella laserkeilauksessa syntyvästä kolmiulotteisesta pistepilvestä. Katupuiden saanti tutkimuskäyttöön on ollut lähes mahdotonta, mikäli se edellyttää puiden kaatamista. Lukumääräisesti Helsingin kaupungin alueella kasvaa noin 30 000 kpl katupuita, joista lähes 50 % on puistolehmuksia (Tilia x europaea), metsälehmuksia (Tilia cordata) ja isolehtilehmuksia (Tilia platyphyllos). Vastikään Helsingin kaupunki julkaisi toimenpidesuunnitelman, jossa pyritään saamaan Helsinki hiilineutraaliksi vuoteen 2030 mennessä. Tässä ohjelmassa puut ja kasvillisuus olivat listattu yhdeksi päästökompensaation lähteeksi hiilineutraalisuuslaskennassa. Puun runko sisältää tyypillisesti ison osan puun maanpäällisestä biomassasta, mutta lehmuksille sen arviointiin ei vielä ole ollut olemassa malleja. Tässä tutkimuksessa tutkittiin maastolaserkeilauksella kerättävän pistepilven hyödyntämistä Laasasenahon (1982) kehittämien runkokäyrä- ja tilavuusmallien uudelleen sovittamisessa Helsingin katulehmuksille. Aineistoon kerättiin 75 kpl katupuita, joista 36 kpl keilattiin lehdelliseen aikaan kesällä ja 39 kpl lehdettömään aikaan talvella. Jokaisesta koepuusta tehtiin 2 kpl keilauksia vastakkaisilta puolilta puuta ja keskimäärin 50 % etäisyydeltä suhteessa puun pituuteen. Rungot erotettiin pistepilvistä ja niille estimoitiin läpimittoja automaattista runkokäyräalgoritmia käyttäen. Lopulliset runkokäyrät saatiin splini-interpoloinnin avulla. Pistepilvestä mitattuja tunnuksia vertailtiin maastomittausten yhteydessä mitattuihin tunnuksiin. Rinnankorkeusläpimitat onnistuttiin pistepilvestä mittaamaan 2,4 cm (9 %) tarkkuudella (RMSE) harhan ollessa -1,1 cm (-4 %). Koepuiden pituudet onnistuttiin mittaamaan 0,9 (8 %) metrin tarkkuudella (RMSE) harhan ollessa -0,2 metriä (-2 %). Mitattujen läpimittojen lukumäärät olivat lehdettömään aikaan keskimäärin 89 % ja lehdelliseen aikaan 60 % läpimittojen laskennallisesta enimmäismäärästä. Runkokäyrä- ja tilavuusmallit linearisoitiin ja muunnettiin muotoon, jossa mallien sovitus voitiin tehdä pienimmän neliösumman menetelmällä. Mallit sovitettiin erikseen osa-aineistoihin ja koko aineistoon. Tällä haluttiin tutkia ajankohdan, ja toisaalta aineiston koon vaikutusta mallien sovittamisen onnistumiseen. Lehmukselle sovitetun runkokäyrämallin tarkkuudeksi (RMSE) saatiin ristiinvalidoinnilla 71,7 dm3 (17,0 %) ja harhaksi -8,2 dm3 (-1,9 %). Tilavuusmallit validoitiin myös ristiinvalidointia käyttämällä. Rinnankorkeusläpimittaan perustuvan tilavuusmallin tarkkuudeksi saatiin 102,6 dm3 (23,2 %) (RMSE) harhaksi 2,6 dm3 (0,6 %). Rinnankorkeusläpimittaan ja pituuteen perustuvan mallin tarkkuus oli 70,1 dm3 (16,7 %) harha -0,4 dm3 (-0,1%). Rinnankorkeusläpimittaan, pituuteen ja yläläpimittaan perustuvan malli oli tarkkuudeltaan 31,5 dm3 (7,5 %) harha -0,1 dm3 (0,0 %). Tilavuusmallien keskivirheet olivat: 23,4 %, 16,8 %, 7,5 %. Tutkimuksen tulosten perusteella ei havaittu keilausajankohdalla tai aineiston koolla olevan merkittävää vaikutusta mallien hyvyyteen. Rungolta mitattujen läpimittojen osalta keilausajankohdalla havaittiin olevan olennainen vaikutus läpimittaestimaattien määrään, joka oli selvästi suurempi lehdettömään aikaan.