Metsien rakenteellisen monimuotoisuuden arviointi lentolaserkeilauksen ja optisen datan avulla

Hankkeelle myönnetty työskentely- ja kuluapuraha käytettiin metsäluonnon monimuotoisuutta koskevaan kaukokartoitusteemaisen väitöskirjan tekoon. Väitöskirjan yleisenä tavoitteena oli tarkastella ALS-datan käyttömahdollisuuksia metsien biologisen ja rakenteellisen monimuotoisuuden arvioinnissa. Väitöskirjan lopullinen kokonaisuus oli kolme tieteellistä vertaisarvioitua Open Access -artikkelia. Ensimmäisessä artikkelissa toteutettiin kirjallisuuskatsaus ALS-datan hyödyntämisestä metsien biologisen ja rakenteellisen monimuotoisuuden arvioinnissa. Katsauksessa raportoitiin yleisimmin tutkitut aiheet ja yleisimmät tutkimusalueiden maantieteelliset sijainnit, sekä listattiin kaikista eniten käytetyt ja hyödyllisimmät ALS-metriikat. Väitöskirjan toisessa artikkelissa arvioitiin ALS-datan ja ilmakuvien yhteiskäyttöä ekologisesti arvokkaiden metsähaapojen tunnistuksessa. Kolmannessa artikkelissa arvioitiin ALS-datan ja Sentinel 2-satelliittikuvien yhteiskäyttöä metsikkökoealojen iän ennustamisessa. Kaukokartoitusmuuttujien lisäksi laskettiin maastoaineistosta kategorisia selittäjiä, joilla kuvattiin koealan kasvuolosuhteista. Koealojen iän ennustamisessa verrattiin lineaarista sekamallia (LME) ja tehostettua päätöspuumenetelmää, joka hyödyntää satunnaisvaikutuksia (GPBoost).
Väitöskirja osoitti, että ALS-data tarjoaa arvokasta informaatiota metsäluonnon monimuotoisuuden arviointiin niin pienessä kuin suuressakin mittakaavassa. Se myös osoitti, että on tärkeää arvioida menetelmän tehokkuutta aineistolla, joka antaa realistisimman kuvan tarkasteltavasta populaatiosta. Tulevaisuudessa tarvitaan enemmän tutkimusta vähemmän tutkituista aiheista, kuten metsien funktionaalisesta monimuotoisuudesta. Lisäksi GPBoost-menetelmää tulisi testata myös muiden metsää kuvaavien attribuuttien kuin iän ennustamisessa.