GPS (Global Positioning System) -paikannuksen tarkkuutta testattiin kahdessa eri aineistossa ja kahdella eri laitteistolla. Kiteen aineistossa, joka käsitti 63 koealaa, käytettiin kahdeksankanavaista vastaanotinta ja suuremmassa, VMI-aineistossa oli käytössä yksikanavainen vastaanotin.
Tulokset osoittavat, että käytettäessä differentiaalikorjausta päästään metsäoloissa tarkkoihin tuloksiin. Erot karttamittauksiin ovat muutaman metrin luokkaa 8-kanavaisella vastaanottimella, mutta huomattavasti suuremmat 1-kanavaisella vastaanottimella. Korjaussignaalia ja 8-kanavaista vastaanotinta käytettäessä saadaan sijaintitietoa, joka on riittävän tarkkaa esimerkiksi satelliittikuvatulkinnassa käytettäväksi. Tutkimuksen aineistoissa metsikön puulaji, puuston pituus, pohjapinta-ala tai muut puustotunnukset eivät vaikuttaneet paikannuksen tarkkuuteen merkitsevästi. Ongelmia satelliittipaikannuksessa voi sen sijaan aiheuttaa se, ettei GPS-vastaanotin saa signaalia riittävän monesta satelliitista kaikkialla metsässä.
Tässä artikkelissa kuvataan valtakunnan metsien 8. inventoinnin aikana kehitetty, inventoinnin maastomittauksia, satelliittikuvia ja numeerisia karttoja käyttävä monilähteinen valtakunnan metsien inventoinnin menetelmä. Artikkelissa esitetään menetelmällä lasketut tärkeimmät kunnittaiset metsävaratiedot kaikkien Suomen kuntien alueelle sekä puustoa kuvaavia teemakarttoja.
Tässä esitettävä satelliittikuvia hyödyntävä inventointimenetelmä poikkeaa olennaisesti tavanomaisista kuvien luokittelumenetelmistä. Kehitetyn k:n lähimmän naapurin estimointi- ja luokitusmenetelmän avulla voidaan johtaa periaatteessa kaikki inventoinnin muuttujat määritellyille laskentayksiköille. Menetelmä säilyttää metsämuuttujien kovarianssirakenteen ja tuottaa siten luonnollisen kaltaisia estimaatteja, jotka soveltuvat hyvin myös tutkimusten lähtöaineistoiksi. Nykyisillä luonnonvarasatelliiteillä menetelmän tuottamat estimaatit ovat sovelluskelpoisia keskimääräisen metsätilan kokoisella tai sitä suuremmalla alueella. Menetelmä tuottaa karttamuotoista tietoa käyttäjän valitsemista teemoista. Järjestelmän syöttötietoina käytettiin inventoinnin maasto-mittausten lisäksi Landsat TM ja Spot XS -satelliittikuvia sekä numeerisia tietoja pelloista, soista, teistä, rakennetusta maasta, maaston korkeusvaihtelusta sekä kuntien rajoista. Menetelmä soveltuu käytettäväksi monenlaisilla kaukokartoitusaineistoilla sekä erilaisissa olosuhteissa. Sitä on sovellettu useassa maassa Suomen ulkopuolella.
Tutkimuksessa selvitettiin satelliittikuvan, ilmakuvan ja satelliittipaikannuksen tarkkuutta päätehakkuiden kuviorajojen päivityksessä. Lisäksi tutkittiin käytännön päivittämättömän kuvioinnin luotettavuutta hakkuiden jälkeen. Tutkimuksen referenssiaineisto rajattiin orto-oikaistuilta numeerisilta ilmakuvilta. Pinta-alaerojen itseisarvojen keskiarvo oli satelliittikuvarajauksella 16 %, päivittämättömällä kuvioinnilla 22 %, ilmakuvilta päivitetyllä kuvioinnilla 13 % ja satelliittipaikannuksella 4 %. Varttuneen metsän ja päätehakkuun rajan sijaintiero oli suurinta päivittämättömän kuvioinnin rajoissa (noin 25 m). Vastaava sijaintiero satelliittikuvalta rajattaessa oli noin 15 m ja ilmakuvalta päivitettäessä noin 10 m. Satelliittipaikannuksella (GPS) saatu rajaus erosi referenssirajauksesta 5–8 m, mikä on erittäin vähän ottaen huomioon kummankin menetelmän virhelähteet.
Metsien albedon vaihtelun selvittäminen antaa tietoa energiavirroista maan ja ilmakehän välillä sekä tarkennettuja lähtötietoja ilmastomallinnukseen. Siihen, pitäisikö albedon vaihtelu erityyppisten metsien välillä ottaa huomioon ilmastopolitiikassa tai metsänhoidon päätöksenteossa, ei pystytä vastaamaan ennen kuin kaikki metsien ilmastoon vaikuttavat tekijät on arvioitu samanaikaisesti. Boreaalisten metsien albedolla on omat erityispiirteensä verrattuna muiden kasvillisuusvyöhykkeiden albedoon; metsiemme albedo vaihtelee muun muassa lumitilanteen, puulajikoostumuksen, metsän rakenteen sekä aluskasvillisuuden mukaan. Tässä katsausartikkelissa kerromme mikä albedo on, miksi siitä ollaan kiinnostuneita, miten metsän albedoa on mahdollista arvioida ja mitkä tekijät vaikuttavat siihen. Tarkastelumme painottuu suomalaisiin metsiin. Lisäksi tarkastelemme Suomen metsien albedon kehitystä viime vuosikymmenten aikana ja pohdimme mitä seikkoja boreaalisten metsien albedosta ei vielä ymmärretä.