Suomen Luonnonvarain Tutkimussäätiö oli mukana rahoittamassa Jiri Pyörälän väitöskirjatyötä ”Assessing wood properties in standing timber with laser scanning”, jossa tutkittiin puun ominaisuuksien ja laadun arvioimista laserkeilauksen keinoin.
Pyörälä valmistui metsänhoitajaksi Helsingin yliopistosta (HY) 2014, ja aloitti pian tämän jälkeen väitöskirja-aiheen parissa työskentelyn Suomen Akatemian Laserkeilaustutkimuksen Huippuyksikössä (2014-2019). Pyörälä toimi Huippuyksikössä HY:n ja Paikkatietokeskuksen (Finnish Geospatial Institute, FGI) yhteisenä tutkijana. Poikkitieteellinen tutkimus tuotti tuoreita näkökulmia niin metsä- ja puutieteisiin, kuin kaukokartoitukseenkin. Pyörälän väitöskirjassa puun muodostuksen teoria yhdistettiin ensimmäistä kertaa nykyaikaisiin metsien kaukokartoitus- ja mittausmenetelmiin.
Kuvassa ylhäällä Jiri Pyörälä väitöstilaisuudessaan Helsingissä 18.9.2020
Metsävarojen inventoinnilla on Suomessa pitkät perinteet, ja kansalliset tietovarantomme metsien pinta-alasta, puuston tilavuudesta ja kasvusta ovat ainutlaatuisen kattavat ja tarkat. Kaukokartoituksen ja erityisesti laserkeilauksen laajamittainen käyttöönotto metsien inventoinnissa tällä vuosituhannella on entisestään parantanut määrällisen tiedon laajuutta, tarkkuutta ja ajantasaisuutta. Teknologian edelleen kehittyessä, metsävaratiedoista tulee jatkossa myös entistä monipuolisempia ja yksityiskohtaisempia. Yksi merkittävä puute nykyisessä metsävaratiedossa on metsien ja puuston laatu, millä on vaikutuksia metsävarojen käytön kestävyyteen.
Metsien kestävään käyttöön kuuluu korjattavan puuraaka-aineen hyödyntäminen mahdollisimman tarkasti ja niin, että suurin osa puun sisältämästä hiilestä varastoituu pitkäikäisiin puutuotteisiin, pääasiassa sahatavaraan. Kestävän metsän käytön suunnittelu vaatii siis tietoa paitsi puuston määrästä, myös puuaineen ominaisuuksista, jotka vaikuttavat lopputuotteen käyttöominaisuuksiin, esimerkiksi sahatavaran lujuuteen. Puun ominaisuudet vaikuttavat myös metsien hiilinieluihin ja -varastoihin, joiden arviointi perustuu nykyisellään lähes pelkästään puuston määrään.
Syy puun ominaisuustiedon puuttumiseen metsävaratiedosta on yksinkertainen: riittävät tunnukset ovat perinteisten mittausmenetelmien ulottumattomissa. Puun ominaisuuksien arviointi puustosta vaatii ”tavallisia” metsikkötunnuksia (joita ovat esim. puuston pohjapinta-ala, pituus ja läpimittajakauma) yksityiskohtaisempia tunnuksia runkojen geometriasta, oksista ja latvuksen mittasuhteista. Puut allokoivat puunmuodostuksen resurssejaan pituus- ja paksuuskasvun välillä mm. valosta, vedestä ja ravinteista kilpaillessaan. Tulokset näkyvät puiden runkomuodossa ja latvusrakenteessa. Kasvun allokoitumiseen vaikuttavat ulkoisten tekijöiden lisäksi myös puun sisäiset tekijät, esimerkiksi lisääntyvän pituuden ja massan asettamat vaatimukset vedenkuljetuspotentiaalille ja mekaaniselle kestävyydelle. Niinpä puuaineen anatomia vaihtelee paitsi puiden välillä, myös yksittäisten puiden sisällä – sekä ytimestä pintaan, että tyvestä latvaan.
Yksi rajanveto puuaineen ominaisuuksien suhteen voidaan tehdä elävän latvuksen vaikutusalueella muodostuvan nk. nuorpuun ja sen alapuolella muodostuvan kypsän puuaineen välillä. Puun ulkoisista tunnuksista voidaan siis päätellä, miten puut ovat allokoineet kasvuaan, ja miten allokointi on vaikuttanut muodostuneen puuaineen ominaisuuksiin (Kuva 1).
”Puuaineen ominaisuudet määräytyvät puunmuodostuksessa puun allokoidessa kasvuaan pituus- ja paksuuskasvun sekä eri puunosien välillä. Rungon ja latvuksen ulkoisista piirteistä voidaan tehdä päätelmiä kasvun allokoitumisesta ja muodostuneen puuaineen ominaisuuksista.”
Kolmiulotteiset pistepilviaineistot, joita kerätään laserkeilauksella niin latvuksen ylä- kuin alapuoleltakin, helpottavat merkittävästi yksityiskohtaisten runko- ja oksamittauksien tekemistä pystypuustosta (Kuva 2).
”Ilmasta ja maasta kerättävät laserkeilausaineistot muodostavat mitattavista kohteista kolmiulotteisia pistepilviä, joista voidaan metsävarojen inventoinnissa mitata mm. puuston pituus, latvuksen muoto, runkojen järeys ja muoto, sekä puun oksaisuuteen liittyviä tunnuksia.”
Laserkeilaussensorit ja -alustat kehittyvät alinomaa, samoin kuin pistepilvien tiheys, tarkkuus ja kattavuuskin. Niin maassa kuin ilmassakin liikkuville alustoille (esim. lennokkiin, tai hakkuukoneeseen) asennetut tehokkaat laserkeilaimet voivat tulevaisuudessa tuottaa yksittäisistä puista tarkkoja runko- ja oksaisuustietoja, jopa reaaliaikaista päätöksentekoa varten. Pistepilviin perustuvien tarkkojen puustotietojen yhdistäminen metsäteollisuuden tehtailla operatiivisesti kerättäviin aineistoihin loisi perustan suurille tietovarannoille, joiden perusteella puun ominaisuuksien kartoittaminen olisi mahdollista jo puunhankintaa suunniteltaessa (Kuva 3).
”Esimerkki puuaineen ominaisuuksien kaukokartoittamisesta tulevaisuuden puunhankinnan suunnittelussa:
A) Maastolaserkeilauksella mitataan tarkkaa tietoa puuston runko- ja latvusgeometriasta.
B) Sahoilla tukeista mitataan laatutunnuksia mm. röntgentomografialla.
C) Laserkeilaus- ja röntgendatat yhdistämällä laaditaan puukohtaisia laatumalleja.
D) Laatumallit yleistetään leimikoille lentolaserkeilauksella.
Tarkempi, laatuperusteinen puunhankinnan suunnittelu edistäisi metsävarojen kestävää käyttöä, ja tuottaisi lisäarvoa koko metsäteollisuuden arvoketjuun. Sen lisäksi uusia tärkeitä sovelluskohteita metsävarojen kartoitukseen laserkeilauksen avulla ovat Pyörälän väitöskirjassa tutkitun lisäksi mm. metsien terveydentilan ja monimuotoisuuden arviointi, sekä erilaisten metsänhoitovaihtoehtojen vaikutukset niiden ekologiaan, kasvuun ja tuotokseen. Monialainen yhteistyö on edellytyksenä sille, että uudet teknologiat voidaan valjastaa sellaisen suunnittelun ja päätöksenteon tueksi, joka edistää niin luonnonvarojen monipuolista käyttöä kuin niiden suojelua tärkeinä hiilinieluina ja elinympäristöinä.
Tutkimuksen pääasialliset ja tärkeimmät löydökset löydät Päättyneet hankkeet -sivultamme.
Pyörälä, J. (2020). Assessing wood properties in standing timber with laser scanning. Dissertationes Forestales.