Potentiaalisen tulvametsän tai metsäluhdan esiintymistodennäköisyys 2023

Aineisto sisältää monimuotoisuuden kannalta merkittäviä tulvametsien ja metsäluhtien mallinnettuja esiintymiä. Potentiaalisia kohteita mallinnettiin vesistötulvavaarakarttojen lisäksi myös uuden valuma-aluetasoisen tulvakartan kattamilta alueilta. Aineistossa esitetään potentiaalisen kohteen esiintymisen todennäkösyysindeksi ja tietoja tulvan syvyydestä, maanpeitteestä ja maankäytöstä. Aineisto on vektorimuotoinen ja sen luokitus on erillisessä dokumentissa https://geoportal.ymparisto.fi/meta/julkinen/dokumentit/Potut2023_luokat.pdf.

Tulvametsille ja metsäluhdille tyypilliset kohteet haetaan puuston, kasvupaikan, maankäytön perusteella. Tulkinta perustuu paikkatieto- ja kaukokartoitusaineistojen prosessointiin ja yhdistämiseen. Aluksi asiantuntijoiden tekemän ns. päätöspuun avulla rajataan tulva-alueilta ne alueet, jotka ovat potentiaalisia tulvametsiä tai metsäluhtia. Koneoppimisalgoritmin, jossa hyödynnetään myös kaukokartoitusaineistoja, avulla puolestaan priorisoidaan edellä rajatut alueet tulvametsien tai metsäluhtien esiintymisen todennäköisyyden perusteella.

Kohteita voidaan ottaa huomioon suojeluohjelmissa, arvokkaiden elinympäristöjen luonnonhoidossa ja suunniteltaessa vesitaloutta. Tulvaiset alueet ja niiden ennallistaminen tarjoavat parhaimmillaan useita hyötyjä, kuten tulvahuippujen tasaaminen, ravinteiden pidättäminen ja luonnon monimuotoisuuden lisääminen. Aineistoa kannattaa tarkastella myös muiden tulva-aineistojen kanssa esimerkiksi vesisyvyyden suhteen.

Lisätietoja

Tiima-hanke https://www.syke.fi/hankkeet/tiima

Loppuraportti https://www.syke.fi/download/noname/%7B154EF89D-D213-4A1E-B638-2E971A39775B%7D/181907

Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).

Simple

Date (Publication)
2024-03-12
Point of contact
  Suomen ympäristökeskus
GEMET - INSPIRE themes, version 1.0
GEMET - Concepts, version 4.1.3

SYKE resource classification

  • Paikkatietoaineisto
Keywords

  • Ei-Inspire

  • FEO

  • tulva

  • habitaatti

  • kaukokartoitus
Keywords

  • SYKEn kansallisella rajapinnalla
Use constraints
Other restrictions
Other constraints

Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen http://www.syke.fi/fi-FI/Avoin_tieto/Kayttolupa_ja_vastuut

Lähde:Syke
Access constraints
Other restrictions
Other constraints
no limitations
Spatial representation type
Vector
Denominator
10000
Metadata language
Finnish
Topic category
  • Biota
N
S
E
W
thumbnail


Unique resource identifier
EPSG:3067
Codespace

EPSG
Distribution format
  • ESRI Shape ( - )

OnLine resource
SYKEn Avoin tieto -palvelu: Potentiaalisen tulvametsän tai metsäluhdan esiintymistodennäköisyys 2023
OnLine resource
Potentiaaliset tulvametsät ja metsäluhdat -katselupalvelu
OnLine resource
Potentiaaliset tulvametsät ja metsäluhdat -latauspalvelu
Hierarchy level
Dataset
Statement

Potut-hankkeessa (2019–2021) kehitettiin menetelmä tulvametsien ja metsäluhtien tunnistamiseksi tulvamallinnuksen, paikkatietojen ja kaukokartoitusaineistojen avulla. Menetelmässä käytettiin asiantuntijan päätöspuumallia ja koneoppimismenetelmiä. TIIMA-hankkeessa (2022-2023) hyödynnettiin ja jatkojalostettiin Potut-hankkeessa kehitettyä menetelmää. Nyt mallinnus tehtiin vesistötulvavaarakarttojen lisäksi myös uuden valuma-aluetasoisen tulvakartan kattamilta alueilta. Meritulva-alueita ei ole (Tiima) aineistossa mukana. Mallien lähtödatoina käytetyt paikkatieto-ja kaukokartoitusaineistot päivitettiin uusimpiin versioihin ja lisättiin uusia aineistoja. Koneoppimismallinnuksessa hyödynnettiin uutta, monipuolisempaa laskentaympäristöä ja -menetelmiä.

Lähtödatoina malleissa olivat tulvavaaravyöhykkeet (vesisyvyys vesistötulvien ja valuma-alueittaisten tulvien alueilta), laserkeilattu kasvillisuuden pintamalli, monilähde valtakunnanmetsien inventointi, maanpeite ja -käyttöaineisto (Corine maanpeite 2000–2018 ja Maankäyttö ja puustoaineisto #3), maastotietokanta ja Sentinel satelliittikuva-aikasarjat. Lopputuloksena on vektoriaineisto potentiaalisista kohteista (MMU 0,25 ha) erikseen turve- ja kivennäismailla.

Työssä käytettiin Random forest -algoritmia, joka ennustaa tavoitemuuttujan (tässä luontotyyppi) esiintymisen paikkatieto- ja kaukokartoitusaineistojen (piirteet) perusteella mallilla, joka opetetaan maastossa mitatun tiedon avulla (Metsähallituksen luonnonsuojelualuetietojärjestelmä Saktin ja Potut-hankkeen maastohavainnot).
File identifier
{1211787A-B1DE-4488-B91A-8A7770CE16D8} XML
Metadata language
Finnish
Character set
UTF8
Hierarchy level
Dataset
Date stamp
2024-04-08
Metadata standard name

ISO19115
Metadata standard version

2003/Cor.1:2006
Point of contact
  Suomen ympäristökeskus
 
 

Overviews

Spatial extent

N
S
E
W
thumbnail


Keywords


Provided by

Access to the portal

Associated resources

Not available