Paikkatietohakemisto
Paikkatietohakemisto (Paikkatietohakemisto)
Continents, countries, sea regions of the world.
FIN Suomen hiekkarantoja ja niiden taustatekijöitä kuvaava aineisto. Datan taustalla olevan hankkeen pääasiallisena tarkoituksena on hiekkarantojen identifioiminen parhaasta käytettävissä olevasta tiedosta, näiden rantojen ominaispiirteiden kuvaaminen, ympäristöllisen arvon arvioiminen sekä hoitotarpeessa olevien rantojen löytäminen. Aineistosta on julkaistu kaksi erillistä versiota. -HiekkarantojenOminaisuudet_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 -HiekkarantojenOminaisuudet_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/RantaPutte_Menetelmakuvaus.pdf sekä muuttujaseloste https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/RantaPutte_VariableDescription.xlsx ENG This data describes Finnish sandy beaches and their background factors. The main purpose of the project underlying the data is to identify sandy beaches from the best available information, to describe the characteristics of these beaches, to assess their environmental value and to find beaches in need of conservation There are two separate versions of the data. -HiekkarantojenOminaisuudet_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. -HiekkarantojenOminaisuudet_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/RantaPutte_Menetelmakuvaus.pdf All the variables in the data are explained in this bilingual variable description https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/RantaPutte_VariableDescription.xlsx
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
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut koskee paikkatiedon avointa versiota.
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.
KUVAUS: Tampereen rakennelmien 2D-seinälinjat aluemuotoisena geometriana korkeudeltaan nollattuna. Mukana vain valmiit ja julkisesti näytettävät rakennelmat. Virkistys aamuisin klo 6.35. KATTAVUUS: Tampereen kaupunkiseutu PÄIVITYS: Aineistoa päivitetään jatkuvasti uusien rakennelmien valmistuessa. YLLÄPITOSOVELLUS: StellaMap (DGN-tiedostot) ja FME KOORDINAATTIJÄRJESTELMÄ: Aineisto tallennetaan ETRS-GK24FIN (EPSG:3878) tasokoordinaattijärjestelmässä. GEOMETRIA: vektori (alue) SAATAVUUS: Aineisto on saatavilla WFS-rajapinnalta Tampereen kaupungin sisäiseen käyttöön sekä konsulteille sopimuksella/käyttöehdolla. Aineiston primäärilähde on Oracle-tietokanta. JULKISUUS: Aineisto on julkisesti katsottavissa Oskari-karttapalvelussa. TIETOSUOJA: Aineistoon ei liity tietosuojakysymyksiä. KENTÄT: -TYYPPI: Rakennelma, Muu rakennelma, Portaat tai esteettömyysluiska, Laituri, Piippu tai Allas -ALALUOKKA: Varastotila, Katos, Muu rakennelma, Maastoportaat, Autokatos, Joukkoliikenteen pysäkkikatos, Muu laituri, Venelaituri, Mainosrakennelma, Jätekatos, Muistomerkki, Savupiippu, Huvipuistolaite, Raunio, Katsomo, Muu piippu, Maatalousallas, Maauima-allas, Esteettömyysluiska, Hyppyrimäki, Keittokatos, Suihkulähde tai suihkukaivo -RAKENNELMALUOKKA_FACTA: Tulee rakennelmalle i_pyraknro perusteella Factasta (huom. ei löydy kaikilta rakennelmilta). -PYSYVA_RAK_NRO_FACTA: Rakennelman pysyvä rakennusnumero Factasta. AINEISTOSTA VASTAAVA TAHO: Tampereen kaupunki, Paikkatietoyksikkö, paikkatieto_tuki@tampere.fi
Integrated biodiversity status assessment - fish 2018
This dataset represents the Integrated biodiversity status assessment for fish used in State of the Baltic Sea – Second HELCOM holistic assessment 2011-2016. Status is shown in five categories based on the integrated assessment scores obtained in the BEAT tool. Biological Quality ratios (BQR) above 0.6 correspond to good status. The assessment is based on core indicators of coastal fish in coastal areas, and on internationally assessed commercial fish in the open sea. The open sea assessment includes fishing mortality and spawning stock biomass as an average over 2011–2016. Open sea results are given by ICES subdivisions, and are not shown where they overlap with coastal areas. Coastal areas results are given in HELCOM Assessment unit Scale 3 (Division of the Baltic Sea into 17 sub-basins and further division into coastal and off-shore areas) Attribute information: "COUNTRY" = name of the country / opensea "Name" = Name of the coastal assessment unit, scale 3 (empty for ICES open sea units) "HELCOM_ID" = ID of the HELCOM scale 3 assessment unit (empty for ICES open sea units) "EcoystemC" = Ecosystem component analyzed "BQR" = Biological Quality Ratio "Conf" = Confidence (0-1, higher values mean higher confidence) "Total_indi" = Number of HELCOM core indicators included (coastal assessment units) "F__of_area = % of area assessed "D1C2" = MSFD descriptor 1 criteria 2 "Number_of" = Number of open sea species included "Confidence" = Confidence of the assessment "BQR_Demer" = Demersal Biological Quality Ratio "F_spec_Deme" = Number of demersal species included "Conf_Demer" = Confidence for demersal species "BQR_Pelagi" = Pelagic Biological Quality Ratio "F_specPela" = Number of pelagic species included "Conf_Pelag" = Confidence for pelagic species "ICES_SD" = ICES Subdivision number "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.
The integrated assessment of coastal areas includes core indicators representing characteristic Baltic Sea coastal fish species, the ‘Abundance of key coastal fish species’ and ‘Abundance of key coastal fish functional groups’. The open sea assessment was based on results for internationally assessed commercial fish stocks, using information on spawning stock biomass and fishing mortality based on ICES data. At open sea areas the internationally assessed commercial fish in the Baltic Sea encompass twenty-two fish stocks, representing twelve species. The stocks are assessed in relation to the objective of the fisheries management; that the spawning stock biomass and the fishing mortality should be kept at levels that are consistent with long term sustainability Core indicators that were used to calculate the integrated biodiversity status assessment - fish: - Abundance of key coastal fish species 2018 - Abundance of coastal fish key functional groups - piscivores 2018 - Abundance of coastal fish key functional groups - cyprinids mesopredators 2018 Additional information in "State of the Baltic Sea report" and on the State of the Baltic Sea website
Peltolohkorekisteri Peltolohkorekisteri on vuosittainen aineisto, joka sisältää vuosittaisella tukihakemuksella olevat peruslohkot. Peruslohkolla tarkoitetaan yksittäisen hakijan (pl. yhteiskäyttölohkot) viljelemää ja hänen omistuksessaan tai hallinnassaan olevaa maantieteellisesti yhtenäistä viljelyaluetta, jota rajoittaa kunnan raja, omistusoikeuden raja, tuki- tai sopimusalueen raja, vesistö, piiri- tai valtaoja, tie, metsä tai muu vastaava raja. Tuenhakijan omistuksessa oleva maantieteellisesti, korvauskelpoisuudeltaan ja maankäyttölajiltaan yhtenäinen alue on yksi peruslohko, vaikka se muodostuisi useasta hakijan omistuksessa olevasta erillisestä rekisteritilasta. Lisätietoa: https://ruokavirasto.mobiezine.fi/zine/618/pdf
Tämä on aineiston ensimmäinen vuosittainen julkaisu. Aineisto julkaistaan vuosittain, julkaisuajankohta on seuraavan vuoden huhtikuussa.
Latvusmassan ja kantojen korjuupotentiaali
Metsähakkeen korjuupotentiaali kuvaa metsähakkeen raaka-aineiden teknistä potentiaalia eli hankintamahdollisuutta. Tekninen potentiaali on suurin mahdollinen määrä latvusmassa ja kantoja, joka voitaisiin korjata tietyllä ainespuun hakkuutasolla noudattaen energiapuun korjuuohjeita. Tekninen potentiaali ei kuvaa metsähakkeen saatavuutta, joka riippuu mm. metsänomistajan myyntihalukkuudesta ja kilpailutilanteesta. Aineistot on kuvattu suppeasti alla ja tarkemmin Anttilan ym. (2013, 2014) raporteissa. Uudistushakkuilta kertyvän latvus- ja kantobiomassan potentiaalit riippuvat uudistushakkuiden määrästä, joka puolestaan riippuu puunjalostusteollisuuden kotimaisen puun tarpeesta. Uudistushakkuille syntyvän latvus- ja kantobiomassan määrän arviot perustuvat kahteen eri ainespuun hakkuumahdollisuusarvioon: Suurin kestävä aines- ja energiapuun hakkuukertymä (SK) ja Toteutunut hakkuukertymä (TH). Arviot tuotettiin MELA-mallilla (Redsven ym. 2013). Hakkuumahdollisuusarviot perustuivat vuosien 2008–2012 aikana mitattuihin valtakunnan metsien inventoinnin maastokoealoihin (http://www.metla.fi/metinfo/vmi/). Kunkin metsäkeskuksen alueelle suurin puuntuotannollisesti ja taloudellisesti jatkuvasti hakattavissa oleva puumäärä on laskettu maksimoimalla nettotulojen nykyarvoa neljän prosentin laskentakorolla siten, että kausittaiset nettotulot ja aines- ja energiapuun hakkuukertymät pysyvät vähintään edellisen kymmenvuotiskauden tasolla, tukkipuukertymä säilyy koko laskelma-ajan vähintään ensimmäisen kauden tasolla, ja puuston tuottoarvo neljän prosentin korkokannalla laskettuna on laskelma-ajan lopussa vähintään alkuhetken tasolla (laskelma SK). Laskelmassa ei rajoitettu kasvun ja poistuman suhdetta, metsien ikäluokkarakennetta tai uudistushakkuiden määrää eikä kestävyyttä edellytetty puulajeittain. Toteutuneet hakkuut (TH) -laskelmassa ainespuun kertymä puulajeittain ja uudistushakkuupinta-ala säilyivät vuoteen 2050 asti vuosien 2008–2012 keskimääräisellä tasolla. Laskelmista TH ja SK poimittiin hakkuupoistuman biomassat avohakkuilta runkopuulle, oksille ja kannoille. Mukaan luettiin korjuuohjeiden mukaisesti vain kuivahkot kankaat ja niitä viljavammat kivennäismaat sekä vastaavat turvemaat (Äijälä ym. 2010). Latvusmassan poistuma arvioitiin lisäämällä oksabiomassaan runkopuun hukkaosuus. Latvus- ja kantobiomassa muunnettiin kiintotilavuudeksi jakamalla kunkin jakeen biomassa vastaavalla kuivatuoretiheydellä. Lopulta tekninen korjuupotentiaali saatiin vähentämällä edellisestä palstalle suositusten mukaan jätettävä osuus (latvusmassalla 30 % ja kannoilla 16-18 %). Metsäkeskustason potentiaalit jaettiin edelleen kunnille niiden uudistuskypsien metsien pinta-alaosuuden mukaan (MetINFO 2014). Kuntatason potentiaalit levitettiin tasan vuoden 2013 maaluokkatulkinnan mukaiselle metsämaalle (Avoimien aineistojen tiedostopalvelu 2015), josta oli poistettu luonnonsuojelualueet (Avoin tieto 2016). Viitteet Anttila, P., Nivala, M., Laitila, J. & Korhonen, K.T. 2013. Metsähakkeen alueellinen korjuupotentiaali ja käyttö. Metlan työraportteja / Working Papers of the Finnish Forest Research Institute 267. 24 s. Saatavissa: http://www.metla.fi/julkaisut/workingpapers/2013/mwp267.htm. Anttila, P., Nivala, M., Laitila, J., Flyktman, M., Salminen, O. & Nivala, J. 2014. Metsähakkeen alueellinen korjuupotentiaali ja käyttö vuonna 2020. Metlan työraportteja / Working Papers of the Finnish Forest Research Institute 313. 55 s. Saatavissa: http://www.metla.fi/julkaisut/workingpapers/2014/mwp313.htm. Avoin tieto. 2016. Internet-portaali. Suomen ympäristökeskus. Saatavissa: http://www.syke.fi/avointieto. Avoimien aineistojen tiedostopalvelu. 2015. Internet-portaali. Luonnonvarakeskus. Saatavissa: http://kartta.metla.fi/. MetINFO. 2014. MetINFO – Metsätietopalvelut. Saatavissa: http://www.metla.fi/metinfo. Redsven, V., Hirvelä, H., Härkönen, K., Salminen, O., Siitonen, M. 2013. MELA2012 Reference Manual (2nd edition). Finnish Forest Research Institute. 666 p. (Saatavilla: http://mela2.metla.fi/mela/julkaisut/oppaat/mela2012_2nd_ed.pdf). Äijälä, O., Kuusinen, M. & Koistinen, A. 2010. Hyvän metsänhoidon suositukset energiapuun korjuuseen ja kasvatukseen. Metsätalouden kehittämiskeskus Tapio. 31 s. Saatavissa: http://www.tapio.fi/files/tapio/Aineistopankki/Energiapuusuositukset_verkkoon.pdf.
--- Tietoa aineiston prosessointihistoriasta ja laadusta ---
Maatalousmaalla tarkoitetaan pellon (AL), pysyvän nurmen (PG) ja pysyvien kasvien (PC) alaa. Pelto on kasvien tuotantoa varten viljeltyä maata tai viljelyyn käytettävissä olevaa kesantomaata. Pysyvä nurmi Pysyvää nurmea on ala, jota käytetään yli 5 vuotta samalla paikalla olleiden heinäkasvien tai muiden nurmirehukasvien kasvattamiseen joko itseuudistuvasti tai kylvämällä. Pysyvä nurmi voi olla maankäyttölajiltaan peltoa tai luonnonlaidunta ja -niittyä. Pysyvällä nurmella saa kasvaa hajanaisesti enintään 50 puuta hehtaarilla. Puuksi katsotaan vähintään neljän metrin korkuiset yksi- tai monirunkoiset puut ja puumaiset pensaat. Myös kaiken kokoiset katajat katsotaan puiksi. Tuulensuojaistutusten puita ei oteta huomioon puiden määrässä. Alalla saa kasvaa tuotantoeläinten ravinnoksi soveltuvia lehtipensaita ja lehtipuiden taimia, jos niitä on alle puolet tukikelpoisen kasvulohkon pinta-alasta. Yli puolella (50 %) kasvulohkon pinta-alasta on oltava heinä- ja nurmirehukasveja. Vaatimus koskee myös niitä pysyvän nurmen lohkoja, joilla on puita tai lehtipensaita tai molempia. Pysyvät kasvit Pysyvillä kasveilla tarkoitetaan viljelykiertoon kuulumattomia kasveja, joita kasvatetaan vähintään 5 vuoden ajan ja joista saadaan toistuvaa satoa. Näitä kasveja ovat esimerkiksi hedelmäpuut, marjapensaat ja koristekasvit. Lisätietoa: https://www.ruokavirasto.fi/tuet/maatalous/oppaat/hakuoppaat/hakuoppaat/peltotukien-hakuopas/peltotukien-hakuopas-2023/
Tampereen herkät vesistöt (viherkerroin)
KUVAUS Herkät vesistöt, joiden rajaus on luotu Viherkertoimen käyttöä varten. Viherkerroinmenetelmä on ekologinen suunnittelutyökalu tonttien viherpinta-alan arviointiin, minkä avulla etsitään vaihtoehtoisia ratkaisutapoja kaupunkivihreän lisäämiseen sekä hulevesien hallintaan. Määritellyillä alueilla huleveden laadulliseen hallintaan on kiinnitettävä erityistä huomiota. Aineisto perustuu hulevesiohjelmassa määritettyihin osavaluma-alueisiin, joiden avulla aineisto on rajattu. Aineisto on päivitetty 12/2023 vastaamaan uuden hulevesiohjelman valuma-alueita. Hulevesiohjelmaan liittyvän aineiston lisäksi rajausta on arvioitu asiantuntijoiden toimesta. KATTAVUUS Koko kaupunki PÄIVITYS Aineisto on laadittu viherkertoimen käyttöön ja päivittyy tiedon tarkentuessa. YLLÄPITOSOVELLUS Aineisto on tallennettu PostgreSQL-tietokantaan ja ylläpidetään QGIS-ympäristössä. KOORDINAATISTOJÄRJESTELMÄ Aineisto tallennetaan ETRS-GK24 (EPSG:3878) tasokoordinaattijärjestelmässä. GEOMETRIA Aluemainen SAATAVUUS Aineisto on saatavilla WFS- ja WMS2-rajapinnoilta. JULKISUUS, TIETOSUOJA. Avoin aineisto. VASTUUTAHO Ympäristönsuojeluyksikkö (ymparistonsuojelu@tampere.fi) KENTÄT vesisto: vesistöalueen nimi
The Baltic Sea Pressure Index is a calculation of quantity and spatial distribution of potential cumulative impacts on the Baltic Sea. The BSII is based on georeferenced datasets of human activities (36 datasets), pressures (18 datasets) and ecosystem components (36 datasets), and on sensitivity estimates of ecosystem components (so-called sensitivity scores) that combine the pressure and ecosystem component layers, created in HOLAS II project. The assessment can be applied with a focus on pressures only by using the Baltic Sea Pressure Index (BSPI) which shows the anthropogenic pressures/human activities in the defined assessment units without including ecosystem components. The BSPI however includes a weighting component in order to grade the effect of the pressures on the ecosystem in a generalized perspective. Cumulative impacts are calculated for each assessment unit (1 km2 grid cells) by summing all impacts occurring in the unit. All datasets and methodologies used in the index calculations are approved by all HELCOM Contracting Parties in review and acceptance processes. This dataset covers the time period 2011-2016. Please scroll down to "Lineage" and visit State of the Baltic Sea website for more info.
Data can be used freely given that the source is cited.
The Baltic Sea Impact index (BSII) was first applied in the Initial HELCOM Holistic Assessment of Ecosystem Health (HELCOM 2010a), building on concepts described by Halpern et al. (2008). The concepts were subsequently developed further for the eastern parts of the North Sea by the HARMONY project (Andersen et al. 2013), which has developed a HARMONY Pressure & Impact Mapper software (Stock 2016). It was agreed during the HOLAS II process that the input pressure layers should be in numerical balance between different types of anthropogenic pressures, and therefore, human activity data layers being proxies for pressures should be aggregated when they reflect the same pressure. Temporal characteristics of the pressures are taken into account in the data processing, by designing the spatial data sets so that they more accurately represent cumulating or temporary pressures. These aggregated pressure layers follow the indicative list given in the Table 2a of the revised the Marine Strategy Framework Direction (MSFD) Annex III. More detailed information how these aggregation are made is available in the metadata of invidual datasets. Baltic Sea Pressure Index has been calculated with a ArcGIS toolbox, developed at the HELCOM Secretariat, following the concepts described by Helpern et al. (2008). Aggregated pressure layers used in the calculation: - Changes to hydrological conditions - Disturbance of species due to human presence - Extraction of fish - Cod extraction (landings) - Extraction of fish - Herring extraction (landings) - Extraction of fish – Sprat extraction (landings) - Extraction of mammals – Seal hunting - Extraction of seabirds – Bird hunting - Input of continuous anthropogenic sound - Input of hazardous substances - Input of heat - Input of impulsive anthropogenic sound - Introduction of non-indigenous species and translocations - Introduction of radionuclides - Oil slicks and spills - Physical disturbance or damage to seabed (temporary or reversible effects) - Physical loss (permanent effects on the seabed) - Relative distribution of nutrient concentration - Total Nitrogen - Relative distribution of nutrient concentration - Total Phosphorus Additional info on developing the BSII can be found here.
Integrated biodiversity status assessment - benthic habitats 2018
This dataset represents the Integrated biodiversity status assessment for benthic 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. The assessment in open sea areas was based on the core indicators ‘State of the soft-bottom macrofauna community’ and ‘Oxygen debt’. Coastal areas were assessed by national indicators, and may hence not be directly comparable with each other. This dataset displays the result of the integrated biodiverity 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" = id of the HELCOM assessment unit "country" = name of the country / opensea "level_2" = HELCOM sub-basins (name of the scale 2 assessment unit) "Name" = Name of the coastal assessment unit on scale 4 "AULEVEL" = scale of the assessment units "type_descr" = Name of the HELCOM scale 4 assessment unit "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 "Area_km2" = Area of assessment unit (km2) "Confiden_1" = Confidence level of the assessment (scores < 0.5 = low, 0.5 - 0.75 = intermediate, > 0.75 = high) "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))
For open sea areas, core indicators that were used to calculate the integrated biodiversity status assessment - benthic habitats: - State of the soft-bottom macrofauna community 2018 - Oxygen debt 2018 Coastal areas were assessed with national indicators and may not be directly comparable with each other. Additional information can be found in "State of the Baltic Sea report" and on the State of the Baltic Sea website
Kasvukauden alku / Start of vegetation period
The data set consists of yearly maps of the start of the vegetation active period in deciduous vegetation and coniferous forest. The start of vegetation active period in deciduous vegetation (Day of Year) is defined as the day when deciduous trees unfold new leaves in spring. It is also often referred to as the green-up or greening day. The data set was derived from time series of the Normalized Difference Water Index (NDWI) calculated from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite observations. The start of vegetation active period in coniferous forest (Day of Year) is defined as the day when coniferous trees start to photosynthesize in spring. The data set was derived from MODIS satellite observation of Fractional Snow Cover. The day when snow cover decreases during spring melt was used as a proxy indicator for the beginning of the start of the vegetation active period. The data set can be used of phenology analysis at regional and national scale and as input data for modelling. This SYKE’s dataset can be used according to open data license (CC BY 4.0)
Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut
Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) Terra Level 1B (1 km, 500 m), version 5 (V005) data were manually selected from the Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC) for the period 2001-2008. For years 2009 - 2014 data were obtained from the satellite receiving station of the Finnish Meteorological Institute (FMI) in Sodankylä, Finland and gap-filled with data from LAADS DAAC. For years 2015 onwards version 6 (V006) data were obtained from LAADS DAAC. Terra Level 1B version 6.1 (V061) was used starting from 2022 onwards. MODIS Level 1B data were calibrated to top-of-atmosphere reflectances and projected to a geographic latitude/longitude grid (datum WGS-84) using the software envimon by Technical Research Centre of Finland (VTT). The Normalized Difference Water Index (NDWI, Gao et al.1996) was calculated from near-infrared (MODIS band 2) and mid-infrared (MODIS band 6) reflectance. Fractional Snow Cover (FSC) [0 1] was determined using the method by Metsämäki et al. (2012). FSC product specification are detailed in Böttcher et al. (2017). Cloud covered observations were removed using an automatic cloud masking algorithm by the Finnish Environment Institute. Daily NDWI time series were averaged and smoothed for MODIS pixels with vegetation cover at a spatial grid resolution of 0.05 x 0.05 degrees. The day of the start of vegetation active period (VAP) was determined from NDWI time series applying the method by Delbart et al.(2005) and further described in Böttcher et al. (2016). For the extraction of the start of vegetation active period (VAP), FSC was averaged at a spatial resolution of 0.05 x 0.05 degrees for MODIS pixels with dominant coverage of coniferous forest according to the CORINE Land Cover classification. A sigmoid function was fitted to the averaged FSC-time series and the start of the VAP was determined when FSC equals 0.99. The start of the VAP in coniferous forest was compared to the start of VAP (the day when the Gross Primary Production (GPP) exceeded 15% of its summer maximum) from ground observations at 3 eddy covariance measurement sites in Finland. Satellite observations were highly correlated (R2=0.7) with the ground observations of VAP and the accuracy was 9 days for the period 2001-2016. The satellite product was in average 3 days late compared to the ground observations. The accuracy was higher (6 days, R2=0.84) and no bias was observed in pine forest compared to spruce forest that showed larger deviations to ground observations. Since, the product is based on a proxy indicator for the start of VAP from optical satellite time series of FSC and it is therefore not a direct observation of the beginning of photosynthesis in trees. For years with very few snow, the direct effect of low temperature and high light are more relevant for the restriction of photosynthetic recovery in spring and therefore the method based on FSC may fail. A main source of uncertainty in the detection method is the frequent cloud cover. The temporal resolution of the FSC time series is one day, but missing observations due to cloud cover led to gaps. Especially long temporal gaps (up to 1 month) were observed in northern Finland for year 2002, therefore the area of northern Finland was masked for this year. FSC time series with gaps longer than two weeks during the snow melt were discarded. The vegetation active period in deciduous vegetation was compared to the visual observation of the bud break of birch from the phenological network of the Natural Resource Institute of Finland (Luke). Satellite observations were highly correlated with the ground observations of birch bud break. The accuracy was 7 days for the period 2001-2015 based on 84 site-years. The bias was negligible (0.4 days). The product is based on the NDWI, which is sensitive to surface water and the water content of vegetation. Standing water e.g. in wetland areas can therefore influence the detection of the vegetation greening. The satellite product has not been validated over wetland areas. A main source of uncertainty in the detection method is frequent cloud cover. The temporal resolution of the NDWI time series is one day, but missing observations due to cloud cover lead to gaps. For years 2001–2012 for the period April-July, depending on the location, in average 34%-73% of daily observations were missing. NDWI time series with gaps longer than two weeks during the spring vegetation development were discarded. Reference: Böttcher, K., Kervinen, M., Keto, V., Luojus, K., Manninen, T., Metsämäki, S., & Rautiainen, K. (2017). Report on EO products and comparison with in situ data, Monimet project deliverable, http://monimet.fmi.fi/index.php?style=warm&page=Deliverables&p=2 (accessed 14.10.2025). Böttcher, K., Aurela, M., Kervinen, M., Markkanen, T., Mattila, O.-P., Kolari, P., Metsämäki, S., Aalto, T., Arslan, A.N., & Pulliainen, J. (2014). MODIS time-series-derived indicators for the beginning of the growing season in boreal coniferous forest — A comparison with CO2 flux measurements and phenological observations in Finland. Remote Sensing of Environment, 140, 625-638. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2013.09.022 Böttcher, K., Markkanen, T., Thum, T., Aalto, T., Aurela, M., Reick, C., Kolari, P., Arslan, A., & Pulliainen, J. (2016). Evaluating biosphere model estimates of the start of the vegetation active season in boreal forests by satellite observations. Remote Sensing, 8, 580. http://dx.doi.org/10.3390/rs8070580 Delbart, N., Kergoat, L., Le Toan, T., L'Hermitte, J., Picard, G., 2005. Determination of phenological dates in boreal regions using normalized difference water index. Remote Sensing of Environment 97, 26-38. Gao, B.-C., 1996. NDWI-A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment 58, 257-266. Metsämäki, S., Mattila, O.-P., Pulliainen, J., Niemi, K., Luojus, K., & Böttcher, K. (2012). An optical reflectance model-based method for fractional snow cover mapping applicable to continental scale. Remote Sensing of Environment, 123, 508-521.
Syken Avoin tieto -palvelu: Hiekkarantojen ominaisuudet
Hiekkarantojen ominaisuudet WMS-katselupalvelu
Hiekkarantojen ominaisuudet WFS-latauspalvelu
Ruokavirasto INSPIRE - metatiedot tiedostopalvelun Atom-syötteelle
SYKEs Open data service: Start of vegetation period in coniferous and deciduous forests (phenology)