Alikasvoksen mittaus ja kartoitus laserkeilauksella

Tasaikäisen metsän alle muodostuvilla alikasvoksilla on merkitystä puunkorjuun, metsänuudistamisen, näkemä-ja maisema-analyysien sekä biodiversiteetin ja hiilitaseen arvioinnin kannalta. Ilma-aluksista tehtävä laserkeilaus on osoittautunut tehokkaaksi kaukokartoitusmenetelmäksi varttuneiden puustojen mittauksessa. Laserkeilauksen käyttöönotto operatiivisessa metsäsuunnittelussa mahdollistaa aiempaa tarkemman tiedon tuottamisen alikasvoksista, mikäli alikasvoksen ominaisuuksia voidaan tulkita laseraineistoista. Tässä työssä käytettiin tarkasti mitattuja maastokoealoja ja kaikulaserkeilausaineistoja (discrete return LiDAR) usealta vuodelta (1–2 km lentokorkeus, 0,9–9,7 pulssia m-2). Laserkeilausaineistot oli hankittu Optech ALTM3100 ja Leica ALS50-II sensoreilla. Koealat edustavat suomalaisia tasaikäisiä männiköitä eri kehitysvaiheissa. Tutkimuskysymykset olivat: 1) Minkälainen on alikasvoksesta saatu lasersignaali yksittäisen pulssin tasolla ja mitkä tekijät signaaliin vaikuttavat? 2) Mikä on käytännön sovelluksissa hyödynnettävien aluepohjaisten laserpiirteiden selitysvoima alikasvospuuston ominaisuuksien ennustamisessa? Erityisesti haluttiin selvittää, miten laserpulssin energiahäviöt ylempiin latvuskerroksiin vaikuttavat saatuun signaaliin, ja voidaanko laserkaikujen intensiteetille tehdä energiahäviöiden korjaus. Puulajien väliset erot laserkaiun intensiteetissä olivat pieniä ja vaihtelivat keilauksesta toiseen. Intensiteetin käyttömahdollisuudet alikasvoksen puulajin tulkinnassa ovat siten hyvin rajoittuneet. Energiahäviöt ylempiin latvuskerroksiin aiheuttivat alikasvoksesta saatuun lasersignaaliin kohinaa. Energiahäviöiden korjaus tehtiin alikasvoksesta saaduille laserpulssin 2. ja 3. kaiuille. Korjauksen avulla pystyttiin pienentämään kohteen sisäistä intensiteetin hajontaa ja parantamaan kohteiden luokittelutarkkuutta alikasvoskerroksessa. Käytettäessä 2. kaikuja oikeinluokitusprosentti luokituksessa maan ja yleisimmän puulajin välillä oli ennen korjausta 49,2–54,9 % ja korjauksen jälkeen 57,3–62,0 %. Vastaavat kappa-arvot olivat 0,03–0,13 ja 0,10–0,22. Tärkein energiahäviöitä selittävä tekijä oli pulssista saatujen aikaisempien kaikujen intensiteetti, mutta hieman merkitystä oli myös pulssin leikkausgeometrialla ylemmän latvuskerroksen puiden kanssa. Myös 3. kaiuilla luokitustarkkuus parani. Puulajien välillä havaittiin eroja siinä, kuinka herkästi ne tuottavat kaiun laserpulssin osuessa puuhun. Kuusi tuotti kaiun suuremmalla todennäköisyydellä kuin lehtipuut. Erityisen selvä tämä ero oli pulsseilla, joissa oli energiahäviöitä. Laserkaikujen korkeusjakaumapiirteet voivat siten olla riippuvaisia puulajista. Sensorien välillä havaittiin selviä eroja intensiteettijakaumissa, mikä vaikeuttaa eri sensoreilla hankittujen aineistojen yhdistämistä. Myös kaiun todennäköisyydet erosivat jonkin verran sensorien välillä, mikä aiheutti pieniä eroavaisuuksia kaikujen korkeusjakaumiin. Aluepohjaisista laserpiirteistä löydettiin alikasvoksen runkolukua ja keskipituutta hyvin selittäviä piirteitä, kun rajoitettiin tarkastelu yli 1 m pituisiin puihin. Piirteiden selitysvoima oli parempi runkoluvulle kuin keskipituudelle. Selitysvoima ei merkittävästi alentunut pulssitiheyden pienentyessä, mikä on hyvä asia käytännön sovelluksia ajatellen. Lehtipuun osuutta ei pystytty selittämään. Tulosten perusteella kaikulaserkeilausta voi olla mahdollista hyödyntää esimerkiksi ennakkoraivaustarpeen arvioinnissa. Sen sijaan alikasvoksen tarkempi luokittelu (esim. puulajitulkinta) voi olla vaikeaa. Kaikkein pienimpiä alikasvospuita ei pystytä havaitsemaan. Lisää tutkimuksia tarvitaan tulosten yleistämiseksi erilaisiin metsiköihin.