Yhdistämällä valtakunnallista lentolaserkeilausaineistoa ja metsien inventoinnissa kerättyjä marja-aineistoja voidaan laatia pienipiirteisiä marjasatoennusteita koko maan alueelle. Ennusteet osoittavat potentiaalisten marjankeruupaikkojen sijainnin, mutta eivät ennusta marjasatoa tarkasti.
Nyt laaditut mallit ovat maailman ensimmäiset, joissa marjasatoja ennustetaan suoraan lentolaserkeilausaineiston avulla. Tutkimus käsittelee mustikan ja puolukan marjasatojen ennustamista Ruotsissa.
Pohjoismaissa eniten hyödynnetyt metsien ei-puuaineiset tuotteet ovat metsämarjat, joista puolukka ja mustikka ovat taloudellisesti tärkeimmät. Kyseisten marjojen kasvupaikkavaatimukset poikkeavat huomattavasti toisistaan. Marjojen kerääminen on jokamiehenoikeus, mikä mahdollistaa laaja-alaisen marjojen keräämisen niin myyntiin kuin itsellekin. Marjojen keräämisellä on myös runsaasti virkistysarvoa ja marjat sinällään ovat ”superfoodia”, joilla on runsaasti positiivisia terveysvaikutuksia. Marjojen keruun eräs keskeinen seikka on tietämys marjastuspaikkojen sijainnista. Tässä tutkimuksessa tämä tieto tuotettiin kaukokartoituksen avulla.
Lentolaserkeilaus on kaukokartoitusmenetelmä, joka tuottaa kolmiulotteista tietoa metsästä. Suurin osa laseraineiston pulsseista heijastuu vallitsevan puuston latvustosta, jolloin tätä voidaan kuvata yksityiskohtaisesti. Tämä on mahdollistanut monet metsätieteiden sovellukset, joissa esimerkiksi puuston tilavuutta ennustetaan tarkasti laseraineiston avulla. Vastaavasti on ennustettu aluskasvillisuuden lajiston runsauksia, mutta tällöin hyödynnetään epäsuorasti relaatiota vallitsevan puuston rakenteen ja aluskasvillisuuden välillä. Samanlaiseen vaikutussuhteeseen perustuu myös tämä tutkimus; laserkeilausaineisto kuvastaa vallitsevan puuston rakennetta, mikä puolestaan mahdollistaa marjalajien esiintymisen ja marjasatojen runsauden.
Ruotsin valtakunnan metsien inventoinnissa tietoa marjasadoista on kerätty 2000-luvulta lähtien. Vastaavasti maassa suoritettiin koko maan kattava lentolaserkeilaus vuoden 2010 tietämillä. Lisäksi työssä hyödynnettiin vuosittaisia säätilastoja, sekä tietämystä maaperästä ja puuston satelliittikuvatulkinnasta. Aineistojen avulla laadittiin yleistetyt lineaariset sekamallit kuvaamaan mustikan ja puolukan vuosittaisia satoja. Laserkeilausaineiston tärkein selittävä muuttuja oli latvuspeittävyys, joka kuvastuu puuston sulkeutuneisuutta. Satojen vuosittainen vaihtelu oli myös mukana malleissa. Mallien avulla voidaan laatia karttoja, jotka osoittavat potentiaalisten marjastuspaikkojen sijainnin. Lisäksi tietämystä marjasadoista voidaan hyödyntää monitavoitteisessa metsäsuunnittelussa.
Tutkimus on julkaistu kansainvälisessä korkeatasoisessa Forest Ecology and Management -sarjassa ja se on Ruotsin maataloustieteellisen yliopiston, Itä-Suomen yliopiston ja Luonnonvarakeskuksen yhteistyö.
Lisätietoja:
Ruotsin maataloustieteellinen yliopisto (SLU), tutkija Inka Bohlin, inka.bohlin (a) slu.se
Itä-Suomen yliopisto, Metsätieteiden osasto, professori Matti Maltamo, matti.maltamo (a) uef.fi
Luonnonvarakeskus, professori Lauri Mehtätalo, lauri.mehtatalo (a) luke.fi
Bohlin, I., Maltamo, M., Hedenås, H., Lämås, T., Dahlgren, J. and Mehtätalo, L. 2021. Predicting bilberry and cowberry yields using airborne laser scanning and other auxiliary data combined with National Forest inventory field plot data. Forest Ecology and Management 502. 119737. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119737
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378112721008288
