Hakkuukonetietoihin perustuvien korjuun laadun laskentapalveluiden menetelmäkuvaukset: SPAH ja AATU

Metsätehon tuloskalvosarja 15/2025: Hakkuukonetietoihin perustuvien korjuun laadun laskentapalveluiden menetelmäkuvaukset: SPAH ja AATU (pdf 1,2 Mt)

Puunkorjuun toimenpiteiden todentamisessa ja laadunseurannassa on tarvetta automaattisille laskentamenetelmille, joilla saadaan kattavaa ja objektiivista tietoa.

SPAH on Metsätehon kehittämä laskentapalvelu, jossa paikkatietoprosessoidaan hakkuukoneiden hpr-tiedostojen sijaintitietoja.

• SPAH-laskentapalvelu tuottaa korjuulla käsiteltyjen alueiden rajaukset pinta-aloineen. Nämä ovat perusta kaikelle hakkuukonetiedon jatkokäytölle.
• Lisäksi SPAH tuottaa mm. korjuukohteiden ajouraverkostot tunnuslukuineen.

AATU on Metsätehon kehittämä automaattinen ajourien laadunseurantamenetelmä, jolla pyritään tunnistamaan sellaisia
ensiharvennuskohteita, joilla toteutettu ajouraverkosto mahdollisesti poikkeaa metsänhoidon suosituksista. Löydetyiltä kohteilta selvitetään korjuuseen vaikuttaneita olosuhdetekijöitä avoimien paikkatietoaineistojen avulla.

• AATU käyttää lähtötietoinaan SPAH-laskentapalvelun tuottamia ajouratietoja.
• AATU-menetelmää pilotoitiin aineistolla, joka sisälsi 1234 yli yhden hehtaarin ensiharvennuskuviota. Pilotoinnissa löydettiin selittävä olosuhdetekijä suurimmalle osalle (96%) poikkeavaksi tunnistetuista ajouraverkostoista. Kuljettajan osaamattomuudesta tai tarkoituksellisista laiminlyönneistä johtuvia poikkeamia ei havaittu pilotointiaineistossa.
• Pilotointitulosten perusteella AATU-menetelmän todettiin olevan potentiaalinen käytettäväksi osana puunkorjuun laadun
  automaattista omavalvontaa.
• Jatkossa AATU-menetelmän olosuhdetekijöiden tarkastelu voidaan automatisoida käyttämällä avoimia tietolähteitä, kuten Maanmittauslaitoksen maastotietokantaa ja Suomen metsäkeskuksen hilamuotoista metsävaratietoa.

SPAH ja AATU on kehitetty osana KESTOTÄSMÄ-hanketta. EU:n elpymis- ja palautumistukivälineen (RRF) rahoittaman KESTOTÄSMÄ-hankkeen tavoitteina on ollut mm. kehittää puunkorjuun laadun todentamista ja omavalvonnan automatisointia.

Lisätietoja