Paikkatietojärjestelmien hyödyntäminen taimikonhoidon vaikeusasteen arvioinnissa

Abstract

Taimikonhoidon operatiivinen suunnittelu, resursointi ja urakoiden hinnoittelu ovat perinteisesti perustuneet subjektiivisiin maastoarvioihin tai vanhentuneisiin metsävaratietoihin. Tämä voi johtaa merkittäviin epätarkkuuksiin työnmenekin arvioinnissa, erityisesti vaikeakulkuisissa tai tiheän vesakon peittämissä kohteissa. Tämän toiminnallisen opinnäytetyön tavoitteena oli kehittää kaukokartoitusaineistoihin pohjautuva malli taimikonhoidon vaikeusasteen arvioimiseksi ja laatia vaiheistettu ohjeistus opinnäytetyön tilaajalle, jonka avulla analyysi voidaan suorittaa itsenäisesti ArcGIS Pro -paikkatieto-ohjelmistolla. Opinnäytetyön tietoperusta muodostuu taimikonhoidon, vaikeusasteen ja kaukokartoitusaineistojen periaatteista sekä paikkatietoanalyysin menetelmistä. Työssä hyödynnettiin Maanmittauslaitoksen avoimia aineistoja, kuten pistepilvimuotoista laserkeilausdataa ja korkeusmalleja. Tekninen toteutus perustui kasvillisuuden pituuden ja tiheyden erottamiseen laseraineistosta suodattamalla relevantit paluukaiut sekä vertaamalla niitä maanpinnan tasoon. Nämä muuttujat yhdistettiin maaston jyrkkyysindeksiin painotetulla päällekkäisanalyysilla, jolloin lopputuloksena syntyi neliportainen (1–4) vaikeusastemalli. Opinnäytetyön keskeisenä tuotoksena laadittiin vaiheittainen käyttöohje, joka mahdollistaa analyysin toistamisen ilman aiempaa paikkatietokokemusta. Ohjeistuksessa dokumentoitiin kaikki tekniset työvaiheet aineiston suodatuksesta lopulliseen visualisointiin. Tulokset osoittavat, että kaukokartoitusaineistoja hyödyntämällä voidaan saavuttaa merkittävää hyötyä metsänhoidon suunnittelussa. Luotu malli parantaa urakoiden hinnoittelun läpinäkyvyyttä ja auttaa resurssien tehokkaassa kohdentamisessa, mikä lisää mahdollisesti taimikonhoidon kustannustehokkuutta varsinkin pienemmissä yrityksissä.

The operational planning, resource allocation, and pricing of seedling stand management have traditionally relied on subjective field assessments or outdated forest inventory data. This can lead to significant inaccuracies in labor time estimation, particularly in challenging terrains or areas with dense undergrowth. The objective of this thesis was to develop a model based on remote sensing data to evaluate the difficulty level of seedling stand management and a comprehensive, step-by-step user guide to be created for the client to perform the analysis independently using ArcGIS Pro software. The theoretical framework of the thesis is based on silvicultural recommendations, the principles of LiDAR (Light Detection and Ranging) technology, and GIS analysis methods. The project utilized open-access data from the National Land Survey of Finland, including LiDAR point clouds and digital elevation models. The technical implementation involved extracting vegetation height and density from the laser data by filtering relevant returns and comparing them to the ground surface level. These variables were integrated with a terrain slope index using weighted overlay analysis, resulting in a four-tier (1–4) difficulty model. The primary output of the thesis is the accompanying user manual, which documents the entire process from data preprocessing to final visualization. The manual emphasizes clarity and visual instructions, enabling the use of complex GIS methods without prior in-depth software expertise. The results demonstrate that modeling provides a more objective and cost-effective method for assessing forest management needs compared to traditional methods. The developed model and user guide improve the transparency of contract pricing, facilitate operational planning, and support the digitalisation of forestry within the client organisation.