Ajantasainen metsäsuunnitelma on lähtöpiste, kun metsätilalle suunnitellaan erilaisia toimenpiteitä. Nyt kuviotietojen jatkuvaan ylläpitoon on valjastettu mukaan eri tietolähteet ja tekoäly. Alkuvaiheessa uudistuksessa on keskitytty uudistuskypsien metsäkuvioiden tiedon parantamiseen.
Stora Enson Suomen ja Ruotsin metsäammattilaisten yhteishankkeessa metsävaratietojen ylläpitoa on kehitelty askel askeleelta. Nyt kehitystyön ensimmäiset parannetut päivitykset ovat hyödynnettävissä jokaisen metsänomistajan suunnitelmilla.
”eMetsän metsäsuunnitelma on kaikille metsänomistajille ilmainen verkkopalvelu. Kun eMetsään rekisteröityy ensimmäistä kertaa, järjestelmä hakee metsänomistajan kaikille kiinteistöille ajantasaiset palstarajat Maanmittauslaitokselta ja avoimen metsävaratiedon Metsäkeskukselta. Perustietojen jälkeen kiinteistöille tehdään vielä metsäsuunnitelmalaskennat, ja puustotiedot kuviokarttoineen näkyvät eMetsän metsäsuunnitelmassa. Esimerkiksi yksin metsää omistavalle tämä kaikki tapahtuu käden käänteessä”, kuvailee Stora Enson metsävarapäällikkö Jukka Mustonen perusprosessia.
Kuviokohtaisen metsävaratiedon ylläpitoa kehitetään edelleen Stora Enson Precision Forestry -hankkeessa. Yhdistämällä tekoälyn avulla muun muassa metsien laserkeilauksen, satelliittikuva-aineiston ja hakkuukoneiden tuottamaa valtavaa tietomäärää, pystytään kullakin kuviolla kasvavan puuston ominaisuuksia määrittelemään entistä tarkemmin ilman, että niitä tarvitsee mitata maastossa.
Tietoa tulee lisää joka päivä
”Tekoälyn avulla voidaan parantaa sekä tiedon tarkkuutta että ennen kaikkea ajantasaisuutta”, sanoo hankkeessa työskentelevä Antti Kaartinen. ”Uutta menetelmää otetaan alue kerrallaan käyttöön. Syksyllä nämä ensivaiheen päivitykset kattavat Stora Enson ylläpitämissä asiakkaiden metsäsuunnitelmissa koko Suomen.”
Alkuvaiheessa uudistuksessa on keskitytty uudistuskypsien metsäkuvioiden tiedon parantamiseen. Yksinkertaistettuna se tarkoittaa, että eri tavoin kerätyistä metsän ominaisuustiedoista luodaan tekoälyn avulla malli, joka laskee päivitetyt puustotiedot kuvioille. Mittavien testien ja maastokoealojen perustella tekoälyllä on päästy jopa parempaan tarkkuuteen kuin maastomittauksilla.
”Kuvioiden puulajien keskiläpimittaa ja -pituutta, pohjapinta-alaa sekä tilavuutta koskevan tiedon tarkkuus on parantunut useilla prosenttiyksiköillä. Tekoälyn mallinnuksessa ja tulosten arvioinnissa on avaintietona mittava hakkuukoneista kertynyt tietopankki. Tätä puusto- ja paikkatietoa kertyy joka päivä”, Mustonen kertoo.
Eri tavoin kerätyistä puuston ominaisuustiedoista luodaan tekoälyn avulla malli, jonka tuottamaa tietoa yleistetään laajemmalle alueelle.
Uusi mallinnustapa otetaan ensimmäisessä vaiheessa käyttöön uudistuskypsillä, 04-kehitysluokan metsäkuvioilla. Tämän jälkeen otetaan seuraava askel, kun järjestelmään ajetaan parannettu aineisto myös harvennusikäisille kasvatusmetsille. Harvennusmetsien mallinnuksen kehitystyö on jo pitkällä, mutta jokaisen metsätilan kuvioittainen laskentatyö on valtava operaatio. Se vaatii järjestelmiltä paljon laskentakapasiteettia.
Lehtipuut ja taimikot yhä haasteena
Kaukokartoitusaineiston tulkinnassa vaikeuksia tuottaa esimerkiksi kuviolla kasvavan lehtipuulajin määritys tai tunnistus. Näiden osalta laskennassa joudutaan hyödyntämän kuviotietojen olemassa olevia puulajitietoja, eli jos Stora Enson metsäasiantuntija on esimerkiksi tilakäynnillään kerännyt kuviolta mittaustiedot ja päivittänyt ne järjestelmään, ei mallinnus aja uutta tietoa niiden päälle. Maastosta kerätty tieto pysyy voimassa kuviolla kaksi vuotta. Sen jälkeen tekoälyn mallinnus ryhtyy korjaamaan tietoa puuston kehityksen mukaisesti.
Tekoälyä hyödyntävien mallien kehittäminen on käynnissä myös taimikoiden osalta. Ensisijaisesti mallinnuksessa pyritään tunnistamaan ja paikallistamaan kiireelliset taimikonhoitotarpeet. Taimikoiden luotettavassa mittauksessa on edelleen teknisiä haasteita. Nuoressa taimikossa jo pelkästään puulajisuhteet voivat muuttua yhdessä kesässä päälaelleen.
”Entistä tarkemmista ja ajantasaisista kuviotiedoista koituu merkittäviä hyötyjä. Metsäsuunnitelman pohjalta voidaan laskea entistä täsmällisemmin, myös metsänkasvatuksen kannalta oikea-aikaisesti hakkuu- ja hoitotyöt”, Kaartinen kuvaa uuden menetelmän hyötyjä. ”Kun työt ajoitetaan entistä tarkemmin, se vaikuttaa positiivisesti metsänomistajan tilaltaan saamiin tuottoihin.”
Omatoimiset metsänomistajat voivat yhä päivittää kuviolla toteutetut toimenpiteet tehdyiksi. Se on tärkeää, sillä kuviolle laskettavat seuraavat toimenpide-ehdotukset perustuvat ajantasaiseen tietoon. Metsänkasvatuksen taloudellisten tavoitteiden lisäksi mallinnuksella tarkentunut kuviotieto palvelee myös luonnonhoitoa ja monimuotoisuuden vaalimista.
”eMetsään on tullut uusi monimuotoisuusosio. Se sisältää yhteenvetotietoa esimerkiksi tilalta löytyvistä säästöpuista, lähteistä, uhanalaisista lajeista ja muista monimuotoisuuden kannalta tärkeistä kohteista”, Mustonen kertoo.
Kurkista omaan metsäsuunnitelmaasi
Oman metsäsuunnitelmasi voit maksutta käydä katsomassa eMetsästä vaikka heti. Vahvan tietoturvan vuoksi rekisteröityminen ja kirjautuminen palveluun tapahtuu aina pankkitunnuksilla tai mobiilivarmenteella. Kirjaudu tästä eMetsään »
Artikkelia on päivitetty 11.6.2024.
Alkuperäinen artikkeli on julkaistu Terve Metsä -lehdessä 4/2023
Teksti: Martti Linna
Kuva: Marianne Ahonen
