http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Luonnonvarakeskuksella on tekijänoikeus ja muut immateriaaliset oikeudet tuotteeseen. Tuotteen ylläpidossa on käytetty Maanmittauslaitoksen maastotietokantaa. Tämä tuote on lisensoitu Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen -lisenssillä. Tarkastele lisenssiä osoitteessa http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ tai lähetä kirje osoitteeseen Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA. Aineistoa käytettäessä on mainittava tuotteen tekijänoikeuden omistaja, ”© Luonnonvarakeskus, 2011” ja aineiston nimi, ”Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2006”. Tutkimuskäytössä aineiston metodinen kuvaus löytyy kohdassa "Historia"mainituista julkaisuista.

Monilähteinen inventointi tehtiin Suomeen ensimmäisen kerran

1990-1994. Ensimmäinen koko maan tuote valmistettiin vuosina 1990-1994;

seuraavat ovat vuosilta 1996-2003, 2005, 2007, 2009, 2011, 2013, 2015

ja 2017. Tässä esiteltävät kolme teemaa tehtiin MVMI-tekniikalla

CORINE2006-tuotteen tekoa varten.

Teemojen tuottamiseen käytettiin n. 45 000 VMI:n koealaa vuosilta 2004-2007

(VMI10) (2003, VMI9 pohjoisimmassa Suomessa). Kuva-aineistona käytettiin 57

IRS-kuvaa ja 41 Spot-kuvaa vuosilta 2005-2007.

Maastomittausten ja satelliittikuvan ajankohdan välillä tehdyt uudistushakkuut

koealoilla tunnistettiin satelliittikuvien ja osittain ilmakuvien

avulla. Koealat, joiden maastossa havaittu hakkuu ei vastannut kuvaa,

poistettiin maastoaineistosta.

Karttamuotoiset ennusteet tuotettiin tarkennetulla ei-parametrisellä k:n

lähimmän naapurin estimointimenetelmällä (ik-NN menetelmällä). Useimmiten

estimoinnissa käytettiin viittä lähintä naapuria. Tarkennetussa k-NN

estimoinnissa piirteiden painot optimoidaan minimoimalla estimoitavien

muuttujien ennustevirheet geneettisen algoritmin avulla. Satelliittikuvan

piirteiden lisäksi käytetään metsämuuttujien suuraluekarttoja piirteinä, tässä

aineistossa puuston keskitilavuus puulajeittain. Tarkoituksena on ohjata

lähimpien naapureiden valintaa luokitettavaa kuvanalkiota muistuttaviin

metsiin (kts. alla viitteet). Estimointi tehtiin erikseen kivennäismaan,

puustoisten soiden ja avosoiden ositteille kullekin satelliittikuvalle tai

peräkkäisten satelliittikuvien jonolle. Kuva ja koealojen ositus perustui

Maanmittauslaitoksen maastotietokannan karttatietoon.

Metsikkökuvion puuston keskipituus on elävien puiden pohjapinta-alan mediaania

vastaavan puun pituus. Se on likimain sama kuin pohjapinta-alalla painotettu

puiden pituuksien keskiarvo. Puuston keskipituus mitataan maastossa koealaan

osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta 1 dm:n luokissa.

Puuston latvuspeittävyys VMI:ssa tarkoittaa koealan puuston vaakatasoon

projisoidun latvuston peittämää osuutta koealan alasta. Latvuspeittävyys

arvioitiin VMI10:ssä prosentteina (0-99) kiinteäsäteiseltä koealalta metsä-,

kitu ja joutomaalla. VMI9:ssä (Ylä-Lappi) latvuspeittävyys arvioitiin koelalta

kolmessa luokassa, jos koealan keskipiste sijaitsi metsä-, kitu-, tai

joutomaalla. VMI9 koealoille laadittiin regressiomalli latvuspeittävyyden

ennustamiseksi yhden prosentin yksiköissä.

Lehtipuuston latvuspeittävyyden osuus johdettiin koko puuston latvuspeittävyydestä

käyttäen lehtipuuston pohjapinta-alan osuutta kuvion puuston

pohjapinta-alasta. Taimikoissa käytettiin vastaavasti runkolukuja.

Lisää tietoja menetelmistä ja luotettavuudesta on esimerkiksi julkaisuissa

Törmä, M., Haakana, M., Hatunen, S., Härmä, P., Kallio, M., Katila, M.,

Kiiski, T., Mäkisara, K., Peräsaari, J., Piepponen, H., Repo, R., Teiniranta,

R. & Tomppo, E., 2008. Finnish Corine 2006-project: Determining Changes in

Land Cover in Finland between 2000 and 2006. Remote Sensing for Environment

Monitoring, GIS Applications and Geology VIII, Proceedings of SPIE vol. 7110.

Tomppo, E., Haakana, M., Katila, M. & Peräsaari, J. 2008. Multi-source

national forest inventory - Methods and applications. Managing Forest

Ecosystems 18. Springer. 374 p. ISBN 978-1-4020-8712-7,

Tomppo, E. & Halme, M. 2004. Using coarse scale forest variables as ancillary

information and weighting of variables in k-NN estimation: a genetic algorithm

approach. Remote Sensing of Environment 92: 1-20.

Lisää tietoa Suomen monilähteisestä valtakunnan metsien inventoinnista on

sivuilla https://www.luke.fi/tietoa-luonnonvaroista/metsa/metsavarat-ja-metsasuunnittelu/metsavarakartat-ja-kuntatilastot/ .

Tietoaineistosarja

ISO19115

2003/Cor.1:2006