Ajouraverkostojen laadun seuranta automaattisten ajouratunnusten avulla
Arponen, Maija-Stiina (2024)
Arponen, Maija-Stiina
2024
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024121636211
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024121636211
Tiivistelmä
Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli arvioida Metsätehon kehittämän automaattisten ajouratunnusten laskentamenetelmän (AATU) toimivuutta ja sen soveltuvuutta käytännön metsätalouden tarpeisiin. Menetelmä perustuu hakkuukoneiden sijaintitietojen hyödyntämiseen, ja sen tavoitteena on tukea ajouraverkostojen laadun arviointia sekä vähentää manuaalisten kenttämittausten tarvetta. Lisäksi menetelmä voi tarjota reaaliaikaista palautetta hakkuukoneenkuljettajille, mikä auttaa parantamaan ajourien suunnittelua ja vähentämään ympäristöön kohdistuvia haittoja. Tämä tukee metsätalouden omavalvontaa ja ensiharvennusten laatutavoitteita, jotka vaikuttavat merkittävästi metsänhoidon pitkän aikavälin tuloksiin.
Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, kuinka hyvin AATU-menetelmä tunnistaa ajouraverkostojen laatupoikkeamat numeeristen tunnusten avulla. Syitä laatupoikkeamille voidaan koettaa etsiä maasto-olosuhteista, kuten jyrkistä rinteistä tai kosteista alueista. Lisäksi menetelmän laskentatarkkuutta arvioitiin vertaamalla sitä ilmakuvista tehtyihin digitointeihin ja perinteisiin maastomittauksiin. Tutkimusaineistona käytettiin hakkuukoneiden GPS-sijaintitietoja, maastomittaustuloksia sekä ilmakuvia, joiden avulla voitiin muodostaa kattava käsitys menetelmän toimivuudesta.
Tulokset osoittivat, että AATU-menetelmä toimii luotettavasti ja tarjoaa tarkkaa tietoa ajouraverkostoista. Menetelmä onnistui tunnistamaan laatupoikkeavat kohteet, joista useimmille oli kuitenkin löydettävissä kohteen muoto- ja maastotekijöistä johtuva käytännön selitys. Tutkimuksen tulokset tukevat menetelmän käyttöönottoa erityisesti ensiharvennuksissa, joissa ajourien laadulla on merkittävä vaikutus metsän tulevaan kehitykseen. AATU-menetelmä tarjoaa metsätaloudelle mahdollisuuden tehostaa operatiivista toimintaa, vähentää ympäristövaikutuksia ja tukea kestävää kehitystä. Jatkokehityksessä tulisi keskittyä menetelmän tarkkuuden parantamiseen alueilla, joissa GPS-signaali on heikko, sekä sen integroimiseen osaksi metsätalouden digitaalista hallintaa. Työn toimeksiantaja on Metsäteho ja se on osa Kestotäsmä -hanketta.
Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, kuinka hyvin AATU-menetelmä tunnistaa ajouraverkostojen laatupoikkeamat numeeristen tunnusten avulla. Syitä laatupoikkeamille voidaan koettaa etsiä maasto-olosuhteista, kuten jyrkistä rinteistä tai kosteista alueista. Lisäksi menetelmän laskentatarkkuutta arvioitiin vertaamalla sitä ilmakuvista tehtyihin digitointeihin ja perinteisiin maastomittauksiin. Tutkimusaineistona käytettiin hakkuukoneiden GPS-sijaintitietoja, maastomittaustuloksia sekä ilmakuvia, joiden avulla voitiin muodostaa kattava käsitys menetelmän toimivuudesta.
Tulokset osoittivat, että AATU-menetelmä toimii luotettavasti ja tarjoaa tarkkaa tietoa ajouraverkostoista. Menetelmä onnistui tunnistamaan laatupoikkeavat kohteet, joista useimmille oli kuitenkin löydettävissä kohteen muoto- ja maastotekijöistä johtuva käytännön selitys. Tutkimuksen tulokset tukevat menetelmän käyttöönottoa erityisesti ensiharvennuksissa, joissa ajourien laadulla on merkittävä vaikutus metsän tulevaan kehitykseen. AATU-menetelmä tarjoaa metsätaloudelle mahdollisuuden tehostaa operatiivista toimintaa, vähentää ympäristövaikutuksia ja tukea kestävää kehitystä. Jatkokehityksessä tulisi keskittyä menetelmän tarkkuuden parantamiseen alueilla, joissa GPS-signaali on heikko, sekä sen integroimiseen osaksi metsätalouden digitaalista hallintaa. Työn toimeksiantaja on Metsäteho ja se on osa Kestotäsmä -hanketta.