Tutkimuksessa testattiin sellaista metsäsuunnittelman laadintatekniikkaa, jossa ei käytetä lainkaan perinteisiä metsikkökuvioita. Puustotunnukset tulkittiin kuusikulmion muotoisille pikseleille käyttäen laserkeilausaineistoa ja joukkoa suunnittelualueen läheltä mitattuja maastokoealoja. Lisäksi käytettiin digitaalista väri-infrakuvaa, jonka avulla pääteltiin, oliko tietty pikseli metsäpeitteetön, havupuustoinen vai lehtipuustoinen. Tutkimuksessa verrattiin kolmea pikselikokoa: 294 m2, 591 m2 ja 1182 m2. Puustotunnusten tulkintamenetelmässä jokaiselle pikselille valittiin 50 ”lähintä” koealaa. Läheisyyttä mitattiin laser- ja väri-infra-aineistosta lasketuilla muuttujilla. Tulkintapikselille valittujen koealojen puustotunnusten ja laserpulsseista laskettujen muuttujien välille sovitettiin ennustin, jolla tulkintapikselin puustotunnukset saatiin laserpulsseja luonnehtivien muuttujien funktiona. Tulkintapikseleille simuloitiin vaihtoehtoisia käsittelyohjelmia kahdeksi 5-vuotiskaudeksi. Pikseleistä muodostettiin yhtenäisiä käsittely-yksiköitä spatiaalisen optimoinnin keinoin. Tulosten mukaan menetelmä on teknisesti toimiva, joskin osa käsittelykuvioista on varsin pieniä, ja käsittelykuvion sisälle voi jäädä käsittelemättömiä pikseleitä. Tämän tulkittiin olevan seurausta metsäalueen puuston heterogeenisuudesta eikä niinkään menetelmän kyvyttömyydestä ryhmittää metsän piirteitä ja käsittelyjä spatiaalisesti. Suurin pikselikoko tuotti vähiten sirpaleisen hakkuuehdotuksen, mutta pienin pikselikoko taas tuotti suurimman nettotulojen nykyarvon, kun hakkuukertymä vakioitiin.
Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää laser- ja digitaalikuvatekniikkaan perustuvan mittalaitteen (laserkamera) mittaustarkkuus- ja tehokkuus sekä tekninen toimivuus ja soveltamisedellytykset metsäolosuhteissa. Laserkamera koostuu Canonin EOS 400D -digitaalisesta järjestelmäkamerasta, johon on liitetty Mitsubishin ML101J27 -laserdiodin pohjalle rakennettu viivalasergeneraattori. Läpimitan mittaus perustuu runkoon heijastettavaan laserviivaan ja pisteeseen, joiden avulla digitaalikuvasta voidaan mitata puun läpimitta. Tutkimusaineisto kerättiin talvella 2007–2008 kolmeltatoista ympyräkoealalta (r = 7,98–10 m) ja se käsitti 728 läpimittahavaintoa (d1,3) 265 puusta. Läpimitan mittauksen keskivirhe koko aineistossa oli 6 mm, kun läpimitta mitattiin kuvatulkintaohjelmalla puoliautomaattisesti. Puulajeittain paras tarkkuus saavutettiin kuusella 5,0 mm (4,4 %), sitten koivulla 6,4 mm (3,3 %) ja männyllä 7,6 mm (7,6 %). Laserkamera antoi keski määrin lievän yliarvion (2,3 %) rinnankorkeusläpimitasta. Läpimitan mittaus puoliautomaattista kuvatulkintaa käyttäen onnistui 80 %:lle havainnoista. Täysin automaattista kuvatulkintaa käyttäen läpimitan mittauksen keskivirheeksi saatiin 12,7 mm:ä. Mittaus laserkameralla on nopeaa (10 s / puu) ja läpimitan mittauksen tarkkuus kilpailukykyinen perinteisten mittausmenetelmien kanssa. Suurimmat virhelähteet aiheutuvat oksista (näkyvyys), jolloin laserpiste ei osu runkoon ja mittaus epäonnistuu. Laserkamera on varsin lupaava mittalaite rungon läpimitan mittaamiseen. Liittämällä laitteeseen kulma-anturi, laseretäisyysmittari, elektroninen kompassi sekä GPS-vastaanotin mahdollistaa se puun pituuden, sijainnin sekä laatutunnusten mittaamisen koealalla.
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.
Artikkelissa käsitellään uuden mittauslaitteen tarkkuutta puiden läpimitan mittauksessa ja sen tarjoamia sovellusmahdollisuuksia metsänmittaukseen ja metsäsuunnitteluun. Laitekehittelyn tavoitteena on tehostaa metsänmittausta ja tarjota uusia mahdollisuuksia selvittää puuston tilavuutta ja puutavaralajirakennetta entistä tarkemmin. Kehitteillä oleva mittauslaite muistuttaa relaskooppia. Laite koostuu laseretäisyysmittarista, vakioetäisyydellä olevasta säädettävästä relas-koopin hahlosta, elektronisesta kompassista ja kaltevuusmittarista. Laite mahdollistaa puiden tunnusten ja sijainnin mittaamisen koealan keskipisteestä käymättä puiden luona. Tutkimuksen laadinta-ajankohtana laitteesta oli käytössä toinen prototyyppi. Laitteella saavutettava tarkkuus läpimitan mittauksessa riippuu selvästi mittausetäisyydestä. Noin kolmen metrin etäisyydellä puusta rinnankorkeusläpimitan mittausten hajonta oli esitutkimuksen mukaan keskimäärin 6,8 mm ja 12 metrin etäisyydeltä 15,8 mm. Laite mahdollistaa runkolukusarjan mittaamisen tehokkaaasti ja mittauksen tarkkuus voidaan arvioida. Parhaimmillaan laite tulee olemaan järeissä ja taloudellisesti arvokkaissa puustoissa, joissa näkyvyys on hyvä.