Paikkatietohakemisto
Paikkatietohakemisto (Paikkatietohakemisto)
Continents, countries, sea regions of the world.
Väylänvarsien vieraslajit ja arvokkaat elinympäristöt
FIN Aineiston tarkoituksena on: -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy uhanalaisia ja silmälläpidettäviä lajeja -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy hyviä elinvoimaisia niittyindikaattorilajeja (hyönteisten mesi- ja ravintokasveja) -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy suojelualueita -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy komealupiinia tai kurtturuusua -Identifioida tie- ja rata-alueet, joiden varrella esiintyy komealupiinia tai kurtturuusua uhanalaisten lajien lisäksi -> Löytää herkät alueet ja paikallistaa vieraslajien uhka Tieto esitetään 1 kilometrin ruuduissa. Aineistosta on julkaistu kaksi erillistä versiota. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_avoin: Avoin versio, jonka lajitietoa on karkeistettu mahdollisista herkistä lajeista johtuen. Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0) ja sitä saa käyttää lisenssiehtojen mukaisesti -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_kayttorajoitettu: Alkuperäinen karkeistamaton versio. Tämä versio on vain viranomaiskäyttöön eikä kyseistä aineistoa saa jakaa Aineistosta on tehty tarkempi menetelmäkuvaus https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_Menetelmakuvaus.pdf sekä muuttujaseloste https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_VariableDescription.xlsx ENG The purpose of the material is to: -Identify road and rail areas that have nearby observations of endangered and near threatened species -Identify road and rail areas with good meadow indicator plant species -Identify road and rail areas along which there are protected areas -Identify the road and rail areas along which there are observations of Lupinus polyphyllus or Rosa rugosa observations -Identify the road and rail areas along which there are Lupinus polyphyllus or Rosa rugosa observations in addition to sensitive species -> Finds sensitive areas and identify the overall threat of alien species The data is presented in 1-kilometer square grid cells. There are two separate versions of the data. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_avoin: Open access version, in which its species-related parts have been simplified due to data restriction issues. The material belongs to Syke's open materials (CC BY 4.0) and may be used in accordance with the license terms. -VaylanvarsienVieraslajitJaArvokkaatElinymparistot_kayttorajoitettu: Original version. This version is only for official use and the material in question may not be shared. A more precise description about the data procedures can be found from (In Finnish) https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_Menetelmakuvaus.pdf Furthermore, all the variables in the data are explained in this bilingual variable description https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/VierasVayla_VariableDescription.xlsx This dataset was updated with the newest species observations on 10/2023 and 11/2024 Process code for this can be found from https://github.com/PossibleSolutions/VierasVayla_SpeciesUpdate
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut koskee vain paikkatiedon avointa versiota.
Käyttörajoitettu versio sisältää lajitietokeskuksen sensitiivistä lajitietoa (viranomaiset.laji.fi) ja käyttö on rajoitettua. Älä jaa avoimesti. Lähde:Syke Includes sensitive species information (viranomaiset.laji.fi) and use is restricted. Do not share openly. Source: Syke
Public access to spatial data sets and services would adversely affect the protection of the environment to which such information relates, such as the location of rare species.
Aineisto kuuluu EMODnet (European Marine Observation and Data network) Geology EU-hankkeessa tuotettuun Euroopan merialueet kattavaan merenpohjan aineistokokonaisuuteen. EMODnet Geology hankkeessa (http://www.emodnet-geology.eu/) kootaan ja harmonisoidaan geologista aineistoa Euroopan merialueilta päätöksenteon ja laajamittaisen aluesuunnittelun tueksi. EMODnet Geology hankkeessa on 36 partneria 30:sta Euroopan maasta. Aineisto Suomen merialueilta perustuu Geologian tutkimuskeskuksen Tiedonkeruu-ohjelmassa tuotettuun 1:20 000 merenpohjan geologiseen aineistoon. Aineisto on harmonisoitu viiteen FOLK:n maalajiluokkaan (savi + siltti (mud), hiekkaiset savet, saviset hiekat, karkearakeiset sedimentit; sekasedimentti) ja kallioon (http://tupa.gtk.fi/metaviite/seabed_substrate_250k_guidelines.pdf). Se kuvastaa maalajeja merenpohjan pinnasta 30 cm syvyydelle asti. GTK:n tuottama alkuperäinen aineisto on yleistetty 1:1 000 000 mittakaavaan. Aineistosta on poistettu 4 km2 pienemmät alueet.
Tässä esitetty pintamaalajiaineisto perustuu asiantuntijalähtöisesti merigeologisesta 1:20 000 aineistosta uudelleen luokiteltuun Folkin mukaiseen maalajiluokitukseen. Folkin maalajiluokittelu on raekokoon perustuva kansainvälisesti hyväksytty luokittelu. GTK:n tuottama alkuperäinen 1:20 000 aineisto on yleistetty 1:1 000 000 mittakaavaan. Aineistosta on poistettu 4 km2 pienemmät alueet. Lisätietoa prosessista on löydettävissä samanlaisen mutta eri mittakaavaisen prosessin EMODnet Geology WP3 -ohjeistuksesta (http://tupa.gtk.fi/metaviite/seabed_substrate_250k_guidelines.pdf)
Järvien vesikasvillisuusvyöhykkeet (koneoppimismenetelmällä ilmakuvatulkittu)
FIN Järvien vesikasvillisuusvyöhykettä kuvaava aineisto 1971 suomalaisesta järvivesimuodostumasta. Aineisto on polygonivektorimuodossa, jossa yksittäisen järven vesikasvivyöhyke esitetään moniosaisena polygonina. Vesikasvillisuusvyöhyke koostuu ilmakuvilta erottuvasta vedenpinnan yläpuolisesta (ilmaversoinen ja kelluslehtinen) ja aivan vedenpinnan tasolle yltävästä uposlehtisestä kasvillisuudesta. Vesikasvillisuusvyöhykkeen ja järven 0–3 metrin syvyysvyöhykkeen perusteella järville on laskettu kasvittumisaste-niminen tunnusluku, jota käytetään järvien ekologisen tilan arvioinnissa kuvaamaan rehevöitymisen aiheuttamaa kasvillisuuden runsastumista. Vesikasvillisuusvyöhyke on analysoitu Picterra-yrityksen koneoppimismalleilla Maanmittauslaitoksen hallinnoimista väri-infra- eli vääräväriortokuvista vuosilta 2012-2023. Vyöhykkeen analysointi on rajattu 1.7.–10.9. otettuihin ortokuviin. Lisäksi analysointi on rajattu seuraaviin vesienhoidon suunnittelun 3. suunnittelukaudella määritettyihin järvityyppeihin: • Pienet humusjärvet • Keskikokoiset humusjärvet • Runsashumuksiset järvet • Matalat humusjärvet • Matalat runsashumuksiset järvet Aineisto sisältää 698 järvivesimuodostumalta ilmakuvatulkinnan useammalta vuodelta. Havaittu kasvittumisaste on laskettu niille 977 järvivesimuodostumalle, joilta oli saatavissa tieto 0–3 metrin syvyysvyöhykkeestä. Aineistoon on jätetty järviä ilman syvyysaineistoa ja siten kasvittumisasteen laskentaa siinä tarkoituksessa, jotta aineistoa voidaan tarvittaessa hyödyntää muuhunkin kuin kasvittumisaste-muuttujaan perustuvaan tila-arviointiin. Aineistolle on tehty silmämääräinen tarkastus virheellisten havaintojen poistamiseksi. Aineisto voi silti sisältää väärintulkintoja. Kasvittumisasteen luontaisen vaihtelun mallintamisesta saadut tunnusluvut, kuten odotetut kasvittumisasteet ja kasvittumisasteeseen perustuva ekologinen tilaluokka, ovat ympäristöhallinnon asiantuntijoiden katseltavissa Pisara-järjestelmässä. Käyttötarkoitus: Ympäristöhallinnon tehtävien tueksi vesien tilan arviointiin. Järvien ekologisen tilan arviointia tekevät asiantuntijat käyttävät paikkatietoaineistoa ilmakuvatulkinnan laadun arvioimiseen yksittäisellä järvellä. Asiasanat: kaukokartoitus, ilmakuvat, vesikasvillisuus, seuranta, ekologinen tila Lisätietoja: https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Jarvien_vesikasvillisuusvyohykkeet.pdf https://vesi.fi/aineistopankki/koneoppimispohjaiseen-ilmakuvatulkintaan-perustuva-jarvien-vesikasvillisuuden-tilanarviointi/ ENG This data describes lake macrophyte zone on 1971 Finnish lake waterbodies. The spatial features are represented as multi-part polygons. The attributes are in Finnish. The zone represents emergent and floating-leaved vegetation plus submerged vegetation just above the surface of water. Together with lake bathymetric data, the percentage of vegetated littoral (PVL) was calculated. The PVL is applied in ecological status assessment. Lake macrophyte zone was detected from color-infrared aerial orthophotos administered by the National Land Survey of Finland. The detections were performed with the help of a custom machine learning model trained using Picterra. The detections were applied to orthophotos in 2012-2013 which were filmed between 1st of July and 10th of September. The detections were limited to humic and humic-rich lake waterbodies. There are detections from multiple years for 698 lake waterbodies. Observed PVL were calculated on 977 lake waterbodies which have bathymetric data to identify the 0 to 3 meters deep littoral zone. To potentially utilize the data for more than just the PVL-based approach, the data also have detections on waterbodies without bathymetric data and therefore observed PVL. A visual inspection of the data has been performed to remove erroneous detections. The data may still contain misinterpretations. Purpose of use: Support of environmental administration in ecological status assessment. More information: https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Jarvien_vesikasvillisuusvyohykkeet.pdf https://vesi.fi/aineistopankki/koneoppimispohjaiseen-ilmakuvatulkintaan-perustuva-jarvien-vesikasvillisuuden-tilanarviointi/
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut Lähde: Syke, Pohjois-Savon ELY-keskus
Aineiston on tuottanut Pohjois-Savon ELY-keskus hankkeessa ”Koneoppimispohjaiseen ilmakuvatulkintaan perustuva järvien vesikasvillisuuden tilanarviointi (ILMAVERSO III)”. This data is produced by Centre for Economic Development, Transport and the Environment for North Savo.
Maatalousmaa vuonna 2021 aineisto kuvaa mahdollisimman kattavasti maankäytöltään maatalouteen kuuluvia alueita vuonna 2021, sisältäen sekä maataloustukia saavat alueet, että tukien ulkopuoliset alueet. Aineisto on koostettu käyttäen Ruokaviraston tuottamia perus- ja kasvulohkoaineistoja sekä Maanmittauslaitoksen tuottamaa maastotietokantaa. Peruslohkoaineisto on komission asetuksen 796/2004 ja neuvoston asetuksen (EY) N:o 1782/2003 20 artiklassa tarkoitettu viljelylohkojen tunnistusjärjestelmä. Järjestelmää käytetään EU:n pinta-alaperusteisen maataloustuen hallinnoinnissa. Aineisto käsittää vuoden 2021 peruslohkojen tilanteen 31.12.2021. Kasvulohkolla tarkoitetaan yhteen peruslohkoon kuuluvaa yhtenäistä aluetta, jossa kasvatat yhtä kasvilajia, useamman kasvilajin seosta tai jota kesannoidaan tai joka on erityiskäytössä. Yhdellä peruslohkolla voi olla yksi tai useampia kasvulohkoja. Kasvulohko voi kuulua vain yhteen peruslohkoon. Kasvulohkojen rajat ja samalla niiden pinta-alat voivat vaihdella peruslohkon sisällä vuosittain. Peltolohkorekisteristä on aineistoon otettu mukaan ne lohkot joihin yhdistyy kasvulohkoista tieto viljellystä kasvista. Aineistosta on tiputettu pois ei-maatalousaluetta olevat lohkot, esimerkiksi metsäiset alueet. Maanmittauslaitoksen Maastotietokanta on koko Suomen kattava maastoa kuvaava aineisto ja se koostuu erilaisista kohderyhmistä. Maastotietokannan Maatalousmaa -aineisto sisältää Maastotietokannan pellot, ja puutarhat. Niityt ovat erillinen kohdeluokka. Mammuttiprojektia varten MTK kohdeluokat Maatalousmaa (pellot ja puutarhat) ja Niitty yhdistettiin yhdeksi aineistoksi. Kohdeluokat on poimittu vuoden 2021 Maastotietokannasta. Kohdeluokat ja niiden kuvaukset löytyvät: https://www.maanmittauslaitos.fi/sites/maanmittauslaitos.fi/files/attachments/2018/03/Maastotietokohteet_0.pdf Peruslohkoaineistosta ja maastotietokannasta poimitut kohteet on yhdistetty siten, että maatalousmaa muodostetaan ensisijaisesti käyttämällä peruslohkoaineistosta poimittuja peruslohkoja. Tämän joukon ulkopuolelle jäävä maatalousmaa tulee maastotietokannasta. Aineistojen yhdistäminen on kuvattu tarkemmin tuotantokuvauksessa. https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/maatalousmaa2021.pdf https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Metatietokuvaus_peltolohkorekisteri.pdf Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut Lähde: Syke (perustuu Maanmittauslaitoksen ja Ruokaviraston aineistoihin)
Peruslohkoaineistosta ja maastotietokannasta poimitut kohteet on yhdistetty siten, että maatalousmaa muodostetaan ensisijaisesti käyttämällä peruslohkoaineistosta poimittuja peruslohkoja. Tämän joukon ulkopuolelle jäävä maatalousmaa tulee maastotietokannasta. Tietotuotteeseen voidaan kasvulohkoista peräisin olevien kasvikoodien avulla yhdistää ominaisuustietotaulu, joka sisältää yleisimmin käytetyt maataloutta sisältävät luokitukset (arvio maastotietokannan luokasta, kasvihuonekaasuinventaarion luokitus, Corine Land Cover, Luken maataloustilastoluokitus).
2016 all ship types AIS shipping density
This dataset represents the density of all IMO registered ships operating in the Baltic Sea. Density is defined as the number of ships crossing a 1 x 1km grid cell. It is based on HELCOM AIS (Automatic Identification System) data. The HELCOM AIS network hosts all the AIS signals received by the Baltic Sea States since 2005. The AIS Explorer allows to compare density maps of different ship types per month: http://maps.helcom.fi/website/AISexplorer/ The data was processed to produce density maps and traffic statistics. All scripts are available in GitHub: https://github.com/helcomsecretariat. The production of these maps have been carried out 2016-2017 through the HELCOM project on the assessment of maritime activities in the Baltic Sea. The underlying AIS data processing work has been co-financed by EU projects Baltic Scope (2015-2017 EASME/EMFF/2014/1.2.1.5) and Baltic Lines (2016-2019, Interreg Baltic Sea Region). In addition, the Ministry of the Environment of Finland supported the work with a special contribution in view of the use of the results in the HOLAS II process.
Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) HELCOM data is free for public use, however HELCOM should always be cited as the data source.
The density map is based on a 1 x 1km grid from the European Environment Agency (EEA) and is following the INSPIRE geographical grid systems. The value of each cell represents the number of trips crossing it. A trip is a line depicting the movement of a ship between two ports, from outside the Baltic Sea or towards its exit. Those lines are made with AIS signals (points). To generate them, 339 areas around ports and 5 areas defining the borders of the Baltic Sea were used. The lines were overlaid on top of the grid to count the number of lines crossing each cell. This process is done per each month.
Integrated biodiversity status assessment - pelagic habitats 2018
This dataset represents the Integrated biodiversity status assessment for pelagic habitats using the BEAT tool. Status is shown in five categories based on the integrated assessment scores obtained in the tool. Biological Quality Ratios (BQR) above 0.6 correspond to good status. Open sea areas were assessed based on the core indicators ‘Zooplankton mean size and total stock’ and ‘Chlorophyll-a’, as well as the pre-core indicator ‘Cyanobacterial bloom index’ . Coastal areas were assessed by national indicators. This dataset displays the result of the integrated biodiversity status in HELCOM Assessment unit Scale 4 (Division of the Baltic Sea into 17 sub-basins and further division into coastal and off-shore areas and division of the coastal areas by WFD water types or water bodies). Attribute information: "BQR" = Biological Quality Ratio "Confidence" = Confidence of the assessment "HELCOM_ID" = Code of the HELCOM assessment unit "Country" = Country of coastal assessment unit/ open sea "Level2" = HELCOM sub-basins (name of the scale 2 assessment unit) "Name" = Name of the HELCOM scale 4 assessment unit "Area_km2" = Area of assessment unit "AULEVEL" = scale of the assessment unit "HID" = assessment unit ID by country "SAUID" = ID number for the spatial assessment unit "EcosystemC" = Ecosystem component assessed "Confiden_1" = Confidence of the assessment (0-1, higher values mean higher confidence) "Total_numb" = Number of indicators used in assessment "STATUS" = Integrated status category (0-0.2 = not good (lowest score), 0.2-0.4 = not good (lower score), 0.4-0.6 = not good (low score), 0.6-0.8 = good (high score, 0.8-1.0 = good (highest score))
Data can be used freely given that the source (HELCOM) is cited.
Core and pre-core indicators that were used to calculate the integrated biodiversity status assessment - pelagic habitats (open sea areas): - Zooplankton mean size and total stock (MSTS) 2018 - Cyanobacterial bloom index 2018 - Chlorophyll-a 2018 Coastal areas were assessed by national indicators. Additional information in "State of the Baltic Sea report" and on the State of the Baltic Sea website
EMODnet View Service for Seabed substrate
The EMODnet (European Marine Observation and Data network) Geology project collects and harmonizes marine geological data from the European sea areas to support decision making and sustainable marine spatial planning. The project partnership consists mainly of the marine departments of the geological surveys of Europe (through the Association of European Geological Surveys-EuroGeoSurveys), which have assembled marine geological information at various scales from all European sea areas (e.g., the White Sea, Baltic Sea, Barents Sea, the Iberian Coast, and the Mediterranean Sea within EU waters), the Caspian Sea and the Caribbean Sea. EMODnet seabed substrate data products include datasets at 1:1 000 000, 1:250 000, 1:100 000 and high-resolution scales (1:1 500, 1:5 000, 1:10 000, 1:15 000, 1:20 000, 1:25 000, 1:30 000, 1:45 000, 1: 50 000, 1:60 000, 1:70 000). Traditionally, European countries have conducted their marine geological surveys according to their own national standards and classified substrates on the grounds of their national classification schemes. These national classifications are harmonised into a shared EMODnet schema using Folk's sediment triangle with a hierarchy of 16, 7 and 5 substrate classes. The data describes the seabed substrate from the uppermost 30 cm of the sediment column. The datasets have been compiled at different scales from background information that depends on the original producer. In cases, the data has been generalized into a target scales. Coarser scale data (1M, 250k and 100k) describes the seabed substrate at a general level only and is not suitable for a detailed analysis. High-resolution material includes multiple scales from 1:1 500 to 1:70 000 and the user should assess its suitability for the intended purpose. The smallest cartographic unit within the data is about 4 km2 at 1:1M, 0,3km2 at 1:250k and 0,05km2 at 1:100k scale. Further information about the EMODnet Geology project is available on the centralized EMODnet portal https://emodnet.ec.europa.eu/en/geology.
LUMO asiantuntijakyselyn 2024 vastaukset
KUVAUS: Osana Tampereen kaupungin luonnon monimuotoisuusohjelman päivitystä toteutettiin loka-marraskuussa 2024 kysely paikallisille luonto- ja ympäristöjärjestöille sekä lumo-asiantuntijoille. Kysely oli avoinna 31.10.-1.12.2024 ja se toteutettiin Fiilis-karttakyselytyökalulla. Kysymykset valmisteltiin Tampereen kaupungin ilmasto- ja ympäristöpolitiikan yksikössä. Kysely lähetettiin 18 yhdistykselle, joista 6 yhdistystä vastasi kyselyyn: Tampereen hyönteistutkijain seura ry, Tampereen 4H-yhdistys, Luontoliiton Hämeen piiri (Tampereen metsäryhmä), Suomen luonnonsuojeluliitto Pirkanmaan piiri ry, Pirkanmaan lintutieteellinen yhdistys, 1 muu, jonka nimi puuttui (johtui kyselyohjelman teknisestä häiriöstä). Kysely lähetettiin myös 25 paikalliselle asiantuntijalle, kuten tutkijoille, viheralan yrittäjille, naapurikuntien ympäristönsuojelun asiantuntijoille sekä muille kuin Tampereen kaupungin viranomaisille, joiden työ liittyy luonnon monimuotoisuuteen. 10 asiantuntijatahoa vastasi kyselyyn. KATTAVUUS: Tampere YLLÄPITO: Kyseessä on poikkileikkausaineisto (Aineisto ei päivity). KOORDINAATTIJÄRJESTELMÄ: Aineisto tallennetaan ETRS-GK24 (EPSG:3878) tasokoordinaattijärjestelmässä. GEOMETRIA: vektori (pisteitä ja alueita) SAATAVUUS: Aineisto on katsottavissa kirjautuneille käyttäjille Oskari-karttapalvelussa. AINEISTOSTA VASTAAVA TAHO: Tampereen kaupunki, Ilmasto- ja ympäristöpolitiikan yksikkö
NLS-FI INSPIRE View Service for Buildings
NLS-FI INSPIRE View Service for Buildings Theme is an INSPIRE compliant Web Map Service. It contains the following harmonized INSPIRE map layers: Building. The service is based on the NLS-FI INSPIRE Buildings Dataset. The dataset is administrated by the National Land Survey of Finland.
Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2011
Metsäntutkimuslaitos (Metla) kehitti niin sanotun valtakunnan metsien monilähteisen inventoinnin (MVMI) ja otti sen käyttöön vuonna 1990. Maastotietojen, satelliittikuvien ja muun numeerisen paikkatiedon avulla tuotetaan kuntakohtaiset metsävara-arviot ja karttamuotoisia metsävaratietoja. Suurimpaan osaan maata on tuotettu 6 kattavaa karttateemajoukkoa ja Lappiin 5. Uusimmassa, vuoden 2011 inventoinnissa on 45 teemaa, puutavaralajitilavuuksien lisäksi puulajeittaiset ja puusto-ositteittaiset biomassat. Ensimmäinen koko maan tuote valmistettiin vuosina 1990-1994; uusimmat ovat vuosilta 2005, 2007, 2009 ja 2011. Metla päätti marraskuussa 2012 laittaa vuoden 2009 karttamuotoiset teemat avoimesti jaettavaksi ja vuoden 2011 tulokset ovat toinen vapaaseen jakeluun tuleva karttajoukko. Jatkossa uudet teemat tuotetaan yhden tai kahden vuoden välein. Karttamuotoiset aineistot ovat rasterimuodossa, 20mx20m hilassa ETRS-TM35FIN-koordinaattijärjestelmässä ja kattavat metsätalouden maan (VMI-maaluokista metsä-, kitu- ja joutomaan). Tässä aineistossa muu maa ja vesialueet on rajattu pois käyttäen maastotietokannan elementtejä, jotka lähinnä vastaavat VMI:n muita maaluokkia kuin metsä-, kitu- ja joutomaata. Aineistojen latauspalvelu on osoitteessa http://kartta.luke.fi/
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, 2013” ja aineiston nimi, ”Monilähteisen valtakunnan metsien inventoinnin (MVMI) kartta-aineisto 2011”. 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 ja 2011. Vuoden 2009 karttamuotoiset tulokset olivat ensimmäiset vapaasti jaetut tuotteet. Jatkossa uudet teemat tuotetaan yhden tai kahden vuoden välein. Vuoden 2011 tuloslaskentaan käytettiin yhteensä noin 69 000 VMI-maastokoealaa metsä-, kitu-, ja joutomaalta. Kuva-aineistona käytettiin 49 kpl Landsat 5 satelliitin TM-kuvia ja yksi Landsat 7 ETM+-kuva. Vuoden 2011 tuotteissa maastotiedot päivitettiin ajankohtaan 31.7.2011. Päivitysjakson pituus laskettiin maastomittausajankohdan ja 31.7.2011 välisen ajan kasvujakson päivien määränä olettaen kasvun alkavan 1.5. Puuston vuotuinen tilavuuskasvuprosentti ennustettiin puujaksoittain käyttäen Nyyssösen ja Mielikäisen (1978) metsikkökohtaisia ja puulajiryhmittäisiä kasvumalleja männiköille ja kuusikoille. Lehtipuille käytettiin männyn malleja. Monijaksoisissa metsissä jaksojen tilavuusosuudet laskettiin suhteellisina tunnukseen jakson pohjapinta-ala kertaa jakson pituus ennen mallien soveltamisesta. Maastomittausten ja satelliittikuvan ajankohdan välillä tehdyt uudistushakkuut koealoilla tunnistettiin satelliittikuvien ja osittain ilmakuvien avulla. Hakattujen koealojen puustotiedot muutettiin vastaamaan aukeiden alojen puustotunnuksia. Lopullinen tilavuuskasvu kalibroitiin maastotiedoista estimoidun tilavuuskäyrän avulla seuraavasti. Eri vuosien koealoilla laskettiin tilavuusestimaatit ja niihin sovitettiin regressiosuora ajan funktiona. Ajankohdan 31.7.2011 tilavuudet saatiin regressiosuoralta. Kasvatetut tilavuudet kalibroitiin suhteilla edellä mainittuihin estimaatteihin puulajeittain. Metsikön suhteelliselle pituuskasvulle, suhteelliselle läpimitan kasvulle, suhteelliselle pohjapinta-alan kasvulle johdettiin yksikertaiset (kiinteäparametriset) regressiomallit VMI10:n pysyvien koealojen avulla. Malleja sovellettiin vastaavasti kuten tilavuusmalleja. Puuston biomassaestimaatit koealoittain ja biomassaositteittain päivitettiin tilavuusmuutosten suhteiden mukaisesti. Jotta koko maasta voitaisiin esittää mahdollisimman täydellinen kartta, tässä tuotteessa on yhdistetty: 1. vuoden 2011 tulos, jossa on käytetty vuosien 2007-2011 koealatietoja päivitettyinä ajankohtaan 31.7.2011 sekä vuosien 2009-2012 satelliittikuvia, 2. vuoden 2009 tulos, jossa on käytetty vuosien 2006-2010 VMI-koealatietoja sekä vuosien 2009-2010 satelliittikuvia, 3. likimain Inarin ja Utsjoen alueen tulos, jossa on käytetty vuoden 2003 koealatietoja ja vuoden 2009 kuvia, 4. Enontekiön tulos, jossa on käytetty vuoden 2003 koealatietoja ja vuoden 2000 kuvia. Tätä on vielä täydennetty edellisen, vuoden 2007 MVMI-tuotteen avulla, jossa on käytetty vuosien 2005-2008 VMI-koealatietoja ja vuosien 2005-2007 satelliittikuvia. Tähän tuotesarjaan kuuluvasta indeksikartasta "Tietolähdeindeksi, MVMI 2011" näkyy, mistä osa-aineistosta kuva-alkiot ovat peräisin. Karttamuotoiset ennusteet tuotettiin tarkennetulla ei-parametrisellä k:n lähimmän naapurin estimointimenetelmällä (k-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. Kuvan ja koealojen ositus perustui Maanmittauslaitoksen maastotietokannan karttatietoon. Aineistosarja sisältää tietolähdeindeksin lisäksi kaikkiaan 44 teemaa, jotka voidaan ryhmitellä muutamaan ryhmään: Puuston tilavuus on esitetty yhteistuloksena sekä jaoteltuna neljään puulajiryhmään (mänty, kuusi, koivu, muut lehtipuut) ja puutavaralajeihin (tukkipuu, kuitupuu). Mänty sisältää kaikki muut havupuut kuin kuusen ja koivu sisältää hies- ja rauduskoivun. Puun tilavuus tarkoittaa runko-osan tilavuutta kannon yläpuolelta puun latvaan. Maastokoealan puuston tilavuus lasketaan koealaan kuuluvista puista käyttäen puista mitattuja tunnuksia sekä runkotilavuusmalleja. Ladattavissa kartoissa runkotilavuus esitetään 1 m3/ha luokissa. Puuston biomassa on jaoteltu seitsemään eri ositteeseen. Puun runkobiomassa tarkoittaa kuorellisen runko-osan biomassaa kannon yläpuolelta puun latvaan. Puun elävien oksien biomassa sisältää kaikkien elävien oksien massan ilman neulasia tai lehtiä. Puun kuolleiden oksien biomassa sisältää elävien puiden kuolleiden oksien biomassan ilman mahdollisesti jäljellä olevia neulasia tai lehtiä. Puun lehvästön biomassa tarkoittaa elävien neulasten tai lehtien biomassaa. Puun kantobiomassa sisältää elävien puiden kantojen massan. Sekä maanpäälliset että maanalaiset kannon osat otetaan huomioon, ei kuitenkaan juuria. Puun juuribiomassa sisältää elävien puiden yli 1 cm:n paksuisten juurien massan. Puun rungon hukkapuuosan biomassa tarkoittaa sellaisen kuorellisen runko-osan biomassaa, joka osa ei kelpaa aineispuuksi joko kokonsa tai laatunsa vuoksi. Maastokoealan biomassat lasketaan koealaan kuuluvista elävistä puista käyttäen koepuista mitattuja tunnuksia ja tilavuusmalleja sekä puuaineen tiheysmalleja (Repola ym. 2007) ja biomassamalleja (Repola 2008, 2009). Niin sanottujen lukupuiden tilavuudet ja runkobiomassat estimoidaan koepuiden estimaattien sekä lukupuu- ja metsikkötunnusten avulla. Ladattavissa kartoissa biomassat esitetään luokissa 10 kg/ha. Metsikkökuvion puuston ikä määritellään elävien puiden pohjapinta-alalla painotettuna keski-ikänä. Keski-ikä mitataan tai arvioidaan maastossa koealaan osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta yhden vuoden luokissa. Metsikkökuvion puuston pohjapinta-ala on elävien puiden runkojen poikkileikkausala 1.3 metrin korkeudelta hehtaaria kohti laskettuna. Puuston pohjapinta-ala mitataan maastossa koealaan osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta 1 m2/ha luokissa. 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. Metsikkökuvion puuston keskiläpimitta 1.3 metrin korkeudelta on elävien puiden pohjapinta-alan mediaania vastaavan puun läpimitta. Se on likimain sama kuin pohjapinta-alalla painotettu puiden läpimittojen keskiarvo. Puuston keskiläpimitta mitataan maastossa koealaan osuneilta metsä- ja kitumaan metsikkökuvioilta 1 cm: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. VMI11-koealoille ennustettiin latvuspeittävyys k-NN-menetelmällä VMI10-koealoja käyttäen. VMI9:ssä (Ylä-Lappi) latvuspeittävyys arvioitiin koealalta 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 tilavuuden arvioitua osuutta koealan puuston tilavuudesta (taimikoissa taimien runkoluvuista metsikkökuviolla). Maaluokka jakaa metsätalousmaan alaluokkiin metsämaa, kitumaa ja joutomaa sekä metsätalouden tiet ja varastot. Metsätalousmaan ulkopuolella maaluokka kuvaa maankäyttöä. Ladattavassa kartassa yhdistetty metsä-, kitu- ja joutomaa perustuu Maanmittauslaitoksen maastotietokannan rajaukseen, jonka avulla erotetaan muiden maaluokkien peittämä alue. Jokaiselle kuvanalkiolle rajauksen sisällä on ennustettu todennäköisin kolmesta edellä mainitusta maaluokasta. Kansallisen maaluokkamäärittelyn lisäksi vuoden 2011 tuotteisiin otettiin mukaan uusi teema, maaluokat YK:n maatalous- ja elintarvikejärjestön (FAO) globaalin metsävara-arvion (Forest Resource Assessment, FRA) määritelmien mukaan. Päätyyppi jakaa metsämaan, kitumaan ja joutomaan kivennäismaiksi ja soiksi ja suot edelleen korpiin, rämeisiin ja avosoihin. Sekä satelliittikuvat että VMI-koealat ositetaan ennen analyysia Maanmittauslaitoksen maastotietokannan mukaisiin kivennäismaihin ja soihin. Jokaiselle kuvanalkiolle ennustetaan todennäköisin neljästä edellä mainitusta VMI:n päätyypistä. Siten ositteen sisällä voi olla sekä VMI:n mukaisia kivennäismaita että soita. Kivennäismaiden metsämaat jaetaan seitsemään kasvupaikkatyyppiin Lehto ja Leikolan (1987) mukaan. Seitsemäs luokka, kalliomaat ja hietikot voivat olla myös kitu- tai joutomaata. Pohjois-Suomessa kahdeksannen luokan muodostavat lakimetsät ja tunturit ja ne ovat aina kitumaata tai joutomaata. Sekä korvet, rämeet että avosuot luokitetaan kuuteen kasvupaikkaluokkaan riippumatta maaluokasta. Sekä satelliittikuvat että VMI -koealat ositetaan ennen analyysia Maanmittauslaitoksen maastotietokannan mukaisiin kivennäismaihin, puustoisiin soihin ja avosoihin. Jokaiselle kuvanalkiolle on ennustettu karttaositteen sisällä todennäköisin kasvupaikkatyyppi. Siten karttaositteen sisällä voi olla sekä VMI:n mukaisia kivennäismaita että soita. Kuvanalkion tasolla ennustevirhe on suurehko, mutta pienenee alueen koon kasvaessa. Teemojen kuvanalkiokohtainen keskivirhe vaihtelee alueen sijainnista, puuston tilavuudesta ja kasvupaikasta riippuen. Seuraavat virhearviot perustuvat vuoden 2009 MVMI-tuotteeseen. Tilavuusteemojen keskimääräiset virheet kuutiometreinä/ha on esitetty alla kuusikoina (puulajiryhmä puutavaralaji Etelä-Suomi/kivennäismaa Etelä-Suomi/suo Pohjois-Suomi/kivennäismaa Pohjois-Suomi/suo): kaikki kaikki 86 66 47 32 mänty kaikki 63 53 40 26 manty tukki 39 29 19 7 mänty kuitu 40 37 30 22 kuusi kaikki 63 37 27 12 kuusi tukki 43 23 12 3 kuusi kuitu 33 21 18 10 koivu kaikki 32 30 19 16 koivu tukki 10 7 2 1 koivu kuitu 25 25 17 13 lehtipuu kaikki 22 10 8 4 lehtipuu tukki 7 3 2 1 lehtipuu kuitu 16 8 7 2 Biomassojen kuvanalkiotason keskivirheiden (yksikkö 10 kg/ha) suuruusluokka on seuraavassa kuusikoina (puulajiryhmä biomassaosite Etelä-Suomi/kivennäismaa Etelä-Suomi/suo Pohjois-Suomi/kivennäismaa Pohjois-Suomi/suo): mänty runko ja kuori 2400 2100 1500 980 mänty elävät oksat 400 350 350 230 mänty kuolleet oksat 95 85 71 52 mänty neulaset 150 140 140 100 mänty kannot 190 170 140 94 mänty juuret 590 500 410 250 mänty hukkapuu 200 220 190 220 kuusi runko ja kuori 2300 1400 1000 450 kuusi elävät oksat 550 340 340 150 kuusi kuolleet oksat 100 63 48 23 kuusi neulaset 360 250 230 110 kuusi kannot 210 120 110 48 kuusi juuret 760 470 430 200 kuusi hukkapuu 19 18 16 14 lehtipuu runko ja kuori 9 8 8 6 lehtipuu elävät oksat 31 35 50 46 lehtipuu kuolleet oksat 62 52 40 25 lehtipuu lehvästö 58 47 41 35 lehtipuu kannot 9 8 6 6 lehtipuu juuret 85 66 47 31 lehtipuu hukkapuu 39 29 18 7 Muiden jatkuva-arvoisten teemojen kuvanalkiotason keskivirheiden suuruusluokka on seuraavassa kuusikoina (muuttuja Etelä-Suomi/kivennäismaa Etelä-Suomi/suo Pohjois-Suomi/kivennäismaa Pohjois-Suomi/suo, yksikkö): ikä 32 35 50 47 a pohjapinta-ala 9 8 6 6 m3/ha keskipituus 59 47 42 35 dm keskiläpimitta 9 8 8 6 cm latvuspeittävyys 20 18 16 14 % lehtip. latvuspeittävyys 15 12 11 10 % Maaluokkateemassa oikein luokitettujen kuva-alkioiden osuus on keskimäärin 92% kun luokitusta verrataan VMI:n maastoluokitukseen. Metsämaaksi luokitetuista kuva-alkioista keskimäärin 98% on VMI:n mukaista metsämaata, kun taas VMI:n mukaisesta metsämaasta 95% on luokitettu metsämaaksi. Kitumaan osalta vastaavat osuudet ovat 38% ja 50% ja joutomaasta 74% ja 87%. Päätyyppiteemassa (kangas, korpi, räme, avosuo) luokka on oikein 84%:lla kuva-alkiosta. 95% kankaiksi luokitetuista on VMI:n maastoluokituksen mukaan kankaita, kun taas VMI:n mukaisista kankaista 88% on luokitettu kankaiksi. Korpien vastaavat luvut ovat 20% ja 45%, rämeiden 76% ja 76% ja avosoiden 71% ja 84%. Kasvupaikkaluokitus on vaativaa maastossakin ja luokituserot henkilöiden välillä yleisiä. Kasvupaikkateeman kuva-alkiosta noin 50%:lla kasvupaikkaluokka on sama kuin VMI:n maastoluokituksessa. Ero on useimmiten kuitenkin vain yhden luokan suuruinen. Erot ovat yleisimpiä lehdoissa, lehtomaisilla soilla ja letoilla ja toisaalta karuilla kasvupaikoilla, karukkokankailla ja rahkaisilla soilla. MVMI:n ja VMI:n luokitukset ovat useimmiten yhteneviä tuoreilla kankailla ja vastaavilla soilla eli suursaraisilla ja mustikkaisilla soilla. Tähän luokkaan luokitetuista kuva-alkioista 60-65% kuuluu VMI:n maastoluokituksen mukaiseen luokkaan, kun taas maastoluokituksen mukaan ko. luokan kuva-alkioista 60% on luokitettu oikein. Luokkamuuttujien kohdalla on huomattava, että aluetasolla pinta-alaestimaattien virheet ovat edellä mainittuja pienempiä. Lisää tietoja menetelmistä ja luotettavuudesta on esimerkiksi julkaisuissa 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., Katila, M., Mäkisara, K. & Peräsaari, J. 2014. The Multi-source National Forest Inventory of Finland - methods and results 2011. Metlan työraportteja / Working Papers of the Finnish Forest Research Institute 319. 224 p. http://www.metla.fi/julkaisut/workingpapers/2014/mwp319.htm ja 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/ .
Syken Avoin tieto -palvelu: Väylänvarsien vieraslajit ja arvokkaat elinympäristöt
Väylänvarsien vieraslajit WMS-katselupalvelu
Syken Avoin tieto -palvelu: Maatalousmaa 2020