Metsien rakenteellinen moninaisuus lisää luonnon monimuotoisuutta, niiden hiilivarastoa ja auttaa metsiä sopeutumaan ilmastonmuutokseen.
Metsän rakenteella tarkoitetaan puiden kolmiulotteista jakautumista tilaan, ja siihen vaikuttavat niin puiden perintötekijät kuin ympäröivät puut, valon ja veden määrä, sekä mahdolliset tuhot. Metsän rakennetta voidaan ohjailla myös metsänhoidolla, ja metsien rakenteellisen moninaisuuden objektiivinen mittaaminen onkin edellytys sille, että sitä voidaan erilaisilla toimenpiteillä edistää.
—Perinteisesti rakenteellista moninaisuutta on arvioitu puista mitattavien yksittäisten suureiden ja niistä johdettujen metsikkökohtaisten indeksien avulla. Erilaisten kaukokartoitusmenetelmien tuottamat kolmiulotteiset pistepilvet ovat kuitenkin mahdollistaneet yksittäisten puiden rakenteen kokonaisvaltaisemman arvioinnin, kertoo väitöskirjatutkija Noora Tienaho.
—Fraktaalianalyysiin perustuva kuutiollinen ulottuvuus (box dimension) on keino mitata esimerkiksi puiden rakennetta ja sen moninaisuutta. Menetelmä yhdistää kaiken pistepilven tarjoaman informaation yhteen numeroon, joka määritetään laskemalla, kuinka monta kuutiota tarvitaan peittämään kaikki puuta kuvaavat pisteet, ja kuinka kuutioiden määrä vaihtelee niiden koon muuttuessa.
Kuutiollinen ulottuvuus huomioi samanaikaisesti useita puun rakenteellisia ominaisuuksia kuten biomassan tiheyttä ja jakautumista, latvuksen dimensioita ja oksien haarautumista. Kuutiollinen ulottuvuus valaisee myös puun rakenteen ja toiminnan välistä yhteyttä, sillä se on aiemmissa tutkimuksissa yhdistetty puiden tuottavuuteen ja kasvuolosuhteisiin.
—Kuutiollista ulottuvuutta ei voida todentaa perinteisin menetelmin, minkä vuoksi on tärkeä tietää, miten erilaisten kaukokartoitusmenetelmien tuottamat rakenteellista moninaisuutta kuvaavat arvot vertautuvat keskenään. Tässä tutkimuksessa vertailtiin maastolaserkeilauksen ja droonikuvauksen kykyä mitata mäntyjen rakenteellista moninaisuutta kuutiollisen ulottuvuuden avulla, Tienaho toteaa.
Reilun 2000 puun otos osoitti menetelmien eroavan toisistaan merkitsevästi. Droonilla saatiin keskimäärin viisi prosenttia suurempia rakenteellisen moninaisuuden arvoja kuin maastolaserkeilauksella. Eroja selittivät pisteiden määrä ja jakautuminen, puiden pituusestimaatit, sekä tarvittavien kuutioiden määrä.
Molemmista aineistoista määritetyt arvot olivat kuitenkin samansuuntaisia, ja niiden välinen korrelaatio oli 75 prosenttia.
—Droonikuvaus on jatkuvasti kehittyvä tutkimusala, ja se voi tulevaisuudessa tarjota tehokkaamman keinon puiden rakenteellisen moninaisuuden mittaamiseen, sillä sen avulla voidaan kattaa laajempia metsäalueita. Toistaiseksi maastolaserkeilaus antaa kuitenkin tarkempia tuloksia yksittäisten puiden rakenteellista moninaisuutta tarkasteltaessa, sillä se tuottaa yksityiskohtaisempaa aineistoa.
Lisätietoja:
Väitöskirjatutkija Noora Tienaho, noora.tienaho(at)uef.fi
Artikkeli:
Tienaho, N., Yrttimaa, T., Kankare, V., Vastaranta, M., Luoma, V., Honkavaara, E., Koivumäki, N., Huuskonen, S., Hynynen, J., Holopainen, M., Hyyppä, J. & Saarinen, N. 2022. Assessing Structural Complexity of Individual Scots Pine Trees by Comparing Terrestrial Laser Scanning and Photogrammetric Point Clouds. Forests 13(8): 1305. https://doi.org/10.3390/f13081305
Maastolaserkeilamella (TLS) ja droonikuvauksella (UAV) tuotetut pistepilvet samasta männystä. Kuva: Noora Tienaho.
