Eesti Looduse fotov�istlus
4/2012



artiklid
Krgemalt neb metsa paremini

Aerofotod ja satelliidipildid sisaldavad mitmekesist ja unikaalset teavet inimtegevuse mjude kohta Maal. Nende alusel saab selgitada ka Eesti metsades toimuvat, eelkige teha kindlaks lageraiealade ulatust.

AEROFOTOD JA SATELLIIDIPILDID ON INFOTALLETAJAD Maapinnast krgemale tustes saame parema levaate sellest, mis on allpool. Krgemalt vaadates avardub vaatevli ja neme suuremat maa-ala korraga. Kui meil on samadest paikadest alles varasemaid pilte, saame otsustada, mis on nd teisiti kui enne. Teabe talletajana on piltidel phimtteline eelis, vrreldes vaatlemise ja muljetekogumisega: nad silivad muutumatuna. Kui ilmnevad uued huvid vi erimeelsused, vib vanad pildid uuesti vlja vtta ja otsida sealt nimelt seda infot, mis parajasti huvi pakub.

Aerofotod ja satelliidipildid lubavad teha korduvmtmisi samadest paikadest maapinnal. Eriti sobivad on satelliidipildid, sest nende puhul on korduvpildistamine juba ette programmeeritud. Korduvpildistamine annab ainulaadse vimaluse jlgida inimtegevuse avaldusi Maal. Metsades on neist ks tavalisimaid lageraie. Piltide aegrea alusel saab jlgida lageraiealade pindala muutusi nii globaalselt kogu maakeral kui ka lokaalselt, niteks Eestis.
Keskmise ruumilise lahutusega satelliidi Landsat piltide aegrida ulatub tagasi 1980. aastate keskpaigani. Seni on see kige pikemaajalisem katkematu pildirida. Keskmise ruumilise lahutusega piltideks peetakse praegu neid, mille vikseima eristatava ala, piksli suurus on kmmekond kuni mnikmmend meetrit. Selline satelliidipilt fikseerib isegi veerandi hektari suuruse metsatuka kadumise maapinnalt.

SATELLIIDIPILTE SAAB TELLIDA , OLENEVALT EESMRGIST JA RAHAKOTI SUURUSEST
Satelliitidelt ja lennukeilt tehtavate kaugseirepiltide valik on praegusel ajal sna mitmekesine. Pildid erinevad ksteisest piksli suuruse poolest. Viimastel aastatel td alustanud satelliitide Ikonos ja Quickbird piltidel on pikslite suurus ligikaudu vrreldav aerofotode omaga. Mida tpsem on pilt ning mida viksem on piksli suurus, seda kallim on enamasti pilt. Kui suurte mnesajameetriste pikslitega pilte vib saada peaaegu tasuta, siis meetrisuuruste pikslitega pildil kujutatud maapinna ruutkilomeetri hind maksab mnisada krooni. Samuti erinevad pildiread suuresti selle poolest, kui sageli neid korratakse. Niteks ilmastikusatelliitide puhul vib korduspildistamise sagedus olla isegi paar korda pevas,satelliitidel Landsat ja Spot aga kord vi kaks kuus. Spoti pilte 1990. aastate algusest on muide kasutatud ka kogu Eesti ala katva kaardiseeria Eesti baaskaardi koostamiseks.
Piltide kasutajate huvid on erisugused. Mned tarbijad vajavad sagedasi kordusmtmisi suhteliselt vikese ruumilise lahutusega piltidena. Nad eelistavad pilte, millel on suured pikslid. Niisuguseid pilte kasutatakse ilmaennustusel meteoroloogias, kus ilma kujunemist hinnatakse rhkkondade pilvepriste liikumise jrgi. Sel puhul ksikasjad pigem segavad. Sraseid sna odavaid pilte kasutatakse metsanduses, hindamaks kontinentaalseid metsavarusid, jlgimaks metsatundra piiri muutusi Euraasia ja Phja- Ameerika polaaraladel ning mtmaks krbe ja savanni omavahelise piiri liikumist Saheli vndis Aafrikas. Eesti pindala viksuse tttu pole meie metsanduses otstarbekas kasutada sageli korratavaid, kuid suurte, kilomeetriste pikslitega satelliidipilte.
Teistsuguste huvidega pildikasutajad vivad vajada suurimat vimalikku ruumilist lahutust. Korduspildistamine ei pruugi seejuures olla kuigi sage. Niisuguseid nudmisi esitab kaardistamine, sealjuures ka korrapraselt uuendatav metsakaardistamine. Eesti metsi kaardistatakse praegu valdavalt aerofotode alusel. Vrreldava, vga suure ruumilise lahutusega satelliidipilte kasutab Eestis pllumajandusregistrite ja informatsiooni amet PRIA. Nende eesmrk on hinnata knnimaa pindala Eestis ksikute pldude kaupa.
Kolmandad tarbijad vajavad mlemat, nii suurt ruumilist lahutust kui ka sagedast korduspildistamist. htlasi on vajalik, et tulemused juaksid kiiresti tarbijani. Sellised nuded on niteks sjaveluurel. Ka metsanduses oleks vahel tarvis sraseid pilte, et kiirelt arene - vatele sndmustele kohe ja igesti reageerida. Kui ksteise jrel ostetavate piltide hind ei oleks liiga krge, saaks nende abil varakult avastada niteks suviseid metsatulekahjusid.
Niisiis oleneb satelliidipildi hind eesktt piksli suurusest. Seetttu valitakse kogu riigi ala katvate andmestike tarbeks paratamatult keskmise ruumilise lahutusega pildid, mille piksli suurus on kmmekond kuni mnikmmend meetrit: need ei ole lemra kallid. ks komplekt kogu Eestit katvaid keskmise ruumilise lahutusega satelliidipilte maksab praegusel ajal ligi sada tuhat krooni.
Tartu observatooriumisse on aastate jooksul ostetud kogu Eesti ala kattev satelliidipiltide andmestik. Nimetatud numbrilised pildid on satelliidi Landsat skanneri Thematic Mapper (TM) pildid, mille aegrida ulatub maailmas tagasi aastasse 1982. Just tolle aasta juulikuus lasti orbiidile esimene Landsati TM-seeria skannerit kandev satelliit, mis hakkas maapealsetesse vastuvtujaamadesse pilte edastama. Eestis on varaseimad Landsati TM pildid teada 1985. aastast. Et hinnata metsades toimunud suuri muutusi lageraiete ulatust vms. maakondade ja valdade kaupa, on piksli suurus 30 meetrit maapinnal tiesti piisav.

LAGERAIED VIRUMAA ALUTAGUSE NITEL
Landsati TM pilte kasutades saab levaate muutustest Eesti metsades viimase poolteise aastakmne jooksul. Vtame niteks vaatluse alla Virumaa ja Alutaguse piirialal tehtud lageraied. Need vallad erinevad ksteisest nii metsasuse kui ka riigimetsa osakaalu poolest. Siinseid metsi on rsinud 2001. aasta juulikuu torm. Teatavasti murdis see torm tormijrgse hinnangu kohaselt metsa 4000 hektaril riigimaal ja samavrra ka erametsamaal.
Satelliidipiltidest on kasutatud satelliidi Landsat skanneri Thematic Mapper talviseid lausalise lumikattega oludes tehtud pilte mrtsikuust aastail 1987, 1996, 2001 ja 2003. Vrreldes teistest aastaaegadest prit piltidega, on talvistel piltidel ks eelis: tumedate metsade ja heledate lumevljade vaheline kontrast on kige selgem. Lagedad lumevljad vivad seejuures olla ka sna vikesed, nagu seda tihti ongi raiesmikud metsas. Raiesmikel vi ldse metsas aset leidnud muutusi saab seda tpsemalt kindlaks teha, mida suurem on nii heledusetumeduse kontrast kui ka pindala muutus. Kui metsa on oma senisel kohal ldse pole, nagu lageraiealadel, on tumeda metsa asendumine heleda lumelagendikuga kohe nha.
htlasi selgitasime, kuivrd erineb satelliidipiltidelt kaardistatud metsamaa pindala Eesti phikaardil esitatud andmetest. Metsamaa tegelikku pindala maakonnas vi vallas on oluline teada, et teha kindlaks, kui suure osa ldisest metsavarust hlmab raiutud pind. Samas saame hinnata, kui palju on puiduvarusid lhiaastateks, vttes arvesse puistute vanust. Otsused satelliidipiltidelt kaardistatud lageraielankide kohta on tehtud riigimetsade andmebaasi ning riigimetsa eralduste piire arvestades. Riigimetsas tehtu le on aastaid peetud arvet, see on andmebaasina alles ning kontrollitav. Sellele tuginedes saame anda hinnanguid ka erametsas ja omanikuta metsas toimunule. Paraku on andmebaas erametsades toimunu kohta kogu Eesti kohta rmiselt puudulik.
Analsisime, kui palju on suurenenud lagedaks raiutud metsaalade pind, kuidas nad jaotuvad ajaliselt ja omaniku jrgi jne. Esiteks jlgisime, kui palju on lagedaks raiutud alasid lisandunud viimase 16 aasta jooksul, s.o. aastail 19872003. Enamasti on uuritud valdades uusi lageraiealasid aastas lisandunud vhem kui 1% valla metsamaast. Et kigist metsadest htemoodi lageraiega le kia, tuleks raieringi pikkuseks keskmiselt sada aastat.
Selgus, et poolteise aastakmne kestel ei ole erametsades ja omanikuta metsades aasta jooksul tehtud rohkem lageraiet kui sama valla riigimetsas. Tsi, kui arvet pidada vaid viimase mne aasta kohta, siis on tendents teine. Viimastel aastatel on erametsades raiutud lageraielankide pindala letanud sama valla riigimetsa lageraielankide pindala ligi kaks korda. Erinevused keskmistuvad ajavahemiku pikenedes seetttu, et lageraielankide pindala praegustes erametsades oli 1980. ja 1990. aastate vahetusel thine. Nii riigi- kui ka erametsades on viimase kmnendi jooksul lagedaks raiutud ha rohkem metsi. Viimaste aastate ja kmmekonna aasta taguste raiesmike pindala erinevus on Virumaal suurem neis valdades, kus soometsad hlmavad vikest osa metsamaast. Satelliidipiltidelt vib jreldada, et eri metskondadel on erisugused raiumistavad. Nidetena olgu toodud kaks ulatuslikke metsaalasid haldavat metskonda: Iisaku metskond Iisaku vallas ja Sonda metskond Sonda vallas. Iisakus pole lageraiete kasvutempo olnud viimase viieteistkmne aasta kestel kuigi suur ning seetttu vib samamoodi jtkata. Sonda metsadesse on aga tekkinud nii ohtralt lagedaid alasid, et seal peab raiumine juba lhiaastatel aeglustuma.

VILJAKAMATES KASVUKOHTADES LERAIED, VHEVILJAKATES ALARAIED
Vtsime vaatluse alla, kuidas jagunevad lageraied metsakasvukohatpide jrgi. Kuigi riigimetsade andmebaas sisaldab teavet metsakasvukohatpide kohta, pole neid korraldamata era- ja omanikuta metsade kohta. Seetttu vtsime kogu Eestis metsatpide eristamise aluseks digitaalse mullakaardi. Otstarbekas oli lageraiealade paiknemist eri metsakasvukohatpides kirjeldada suurema pinna, suurema terviku piires, kus oleksid esindatud vimalikult mitmekesised kasvuolud. Mullatpide mitmekesisuselt sobis uuritavaks pinnaks ligi he maakonna pindala. Vtsime nitliku vaatluse alaks Jrva maakonna, mis paikneb enam-vhem Eesti keskel.
Kuidas jagunesid lageraiealad metsakasvukohatpide jrgi Jrvamaal? Krvutasime lageraiete pindalasid eri kasvukohatpides ja nende levikut maakonnas. Laanemetsade kasvukohatbis (mullakaardi jrgi K-mullad) oli raiesmikke ligi kaks korda rohkem kui laanemetsi. Salumetsade kasvukohatbis (mullakaardi alusel Kgmullad) oli raiesmike suhteline pindala, vrreldes maakonna salumetsade pindalaga, poolteist korda suurem. Madalsoo metsakasvukohatbis oli raiesmike pindala kaks korda viksem sama tpi metsade osakaalust maakonnas. Rabametsa kasvukohatbis oli raiesmikke viis korda vhem kui sama tpi metsi. Niisiis ilmnes selge tendents: viljakamates kasvukohtades (laanemetsades ja salumetsades) oli raiutud keskmisest raiemahust tunduvalt rohkem, viletsamates kasvukohtades (madalsoos ja rabametsas) aga mrksa vhem. Teisisnu: viljakamatel kasvukohtadel on tehtud leraiet ja vheviljakatel alaraiet. Kontrastse nitena vib krvutada laane- ja rabametsa kasvukohatpe. Raiesmike pindalade erinevus on neis kmnekordne.
Kokkuvtteks: kige kiiremini ja veatumalt saab Eesti metsades tehtavaid lageraieid analsida satelliidipiltide phjal. Kogemuste jrgi vib vita, et sna odavatelt Landsati piltidelt saab usaldusvrselt eristada lageraiealasid, mis on suuremad kui kuus-seitse pildi pikslit: nende pindala on seega 0,30,4 hektarit. Enamikku Eesti raiesmikke saab niimoodi les leida. Kogu Eesti metsi hlmav inventuur oleks vga kallis, kuid satelliidipiltide alusel vib metsadest saada levaate ligikaudu 100 000 krooni eest.



Urmas Peterson, Tartu observatooriumi teadur, EPM metsandusteaduskonna dotsent

Loe kommentaare (4)
Teie nimi:
Teie e-mail:
Kommentaar:


15/11/2012
23/04/2012
23/04/2012
02/04/2012
19/04/2010
19/04/2010
18/12/2009



Mis see on?
E-posti aadress:
Liitun:Lahkun: 
Serverit teenindab EENet