Eesti kõrgeim haavapuu avastati Maa-ameti aerolidari kogutud seireandmetega. Mis on lidar, milliseid andmeid see kogub ning mis eesmärgil neid kasutatakse? Peeglile avas teemat kõrgeima haava avastanud Riigimetsa Majandamise Keskuse (RMK) kaugseirespetsialist Tauri Arumäe.

Maa-amet teostab aerolaserskaneerimist 2008. aastast. Lidar (lühend inglise keelest – light detection and ranging) on seade, mis on kinnitatud lennuki külge. See saadab maapinna suunas laserimpulsse, mis peegelduvad keskkonnast seadmeni tagasi. Lidar mõõdab aega, mis kulus impulsil skannerist puuladva või maapinnani ja sealt tagasi jõudmiseni. Impulsiga koos registreeritakse lennuki täpne asukoht, atmosfääri andmed ning impulsi lähetusnurk. Kõige selle põhjal saab arvutada välja iga laserimpulsi peegelduse asukoha X-Y-Z koordinaadi. Kõiki peegeldusi visualiseerides saame punktipilve.

RMK vajab aerolidari andmeid metsamajandamisega seotud otsuste tegemiseks. Kaugseirespetsialisti Tauri Arumäe sõnul aitab kaugseire vähendada nende inimeste vaeva, kes metsas andmeid koguvad. „Klassikaliselt käib see nii, et mees läheb mõõteriistadega metsa ja uurib, mis liiki puud kasvavad. Mõõdab, mis on nende kõrgused, diameetrid ja vanus. Samuti vaatab ta üle, mis muld seal on. Selle info põhjal saame langetada metsa majandamise otsuseid,“ ütles Arumäe. Osa metsainfost, nagu näiteks kõrgust ja metsatihedust, on võimalik õhust seirates hinnata, ent inimest see lõplikult ei asenda. „Me ei saa kaugelt väga täpselt hinnata kasvukohatingimusi. Samuti ei näe me õhust loodusväärtuseid. Näiteks seda kui metsas kasvab mõni looduskaitsealune üksik taimeliik.“

Tauri Arumäe on arendanud viisi, mis võimaldab visualiseerida Maa-ameti aerolaserskaneerimise andmeid. Tema üks mudelitest on ka Eesti metsade kõrguskaart. Seal vastab iga piksli kohta 10 x 10 meetrit looduses, kus on arvutatud välja iga sellise ala keskmine metsa kõrgus. Iga puu kõrgust üksikuna aga praegused andmed hinnata ei võimalda. Kevadisel ülelennul tehakse mõõtmist 2,1 peegeldust ruutmeetri kohta, suvel 0,8 peegeldust ruutmeetri kohta. Vahe tuleb sellest, et kevadel lennatakse madalamalt kui suvel (2600 m vs. 3100 m). Sellise mõõtmistiheduse tõttu tekibki hõre andmestik, mis ei võimalda eristada puid, kuid on sobilik metsaalade üldiseks hindamiseks.

Madalalt lendamine võimaldaks veelgi suuremat peegelduste tihedust, ent selline tegevus on kulukas. „Praegune punktitihedus on kogu Eesti kaardistamiseks täiesti piisav. Kui tahaksime teada täpsemat infot iga üksiku puu kohta, tuleks Maa-ameti lendudele oluliselt rohkem aega kulutada. Punktitihedus suureneb kui lennuk lendab madalamalt. Ja kui ta lendab madalamalt, siis ta katab väiksema ala, mistõttu tuleb rohkem lennata.“

Kuidas leiti kõrgeim haab, kui iga puud eraldi ei mõõdeta?

Taurile jäi igapäevase töö käigus silma anomaalia, mis pani teda uurima, kas tema mudelis võib olla viga. „See oli juhuslik. Tegin metsakõrguse kaardil päringu selle kandi metsaüksustele ning selgus, et keskmine kõrgus on väga kõrge. Näitas 45 meetrit, ent kui ma vaatasin metsas inimese poolt mõõdetud kõrgust, oli see 36 meetrit.“ Sealt tekkiski Arumäel küsimus, miks masina ja inimese metsas mõõdetu vahel niivõrd suur erinevus on. „Taksaatorid ehk metsa hindajad käisid suvel metsas kohapeal, ent maapinnalt mõõtmine oli keeruline, sest haavik on tihe mistõttu ei näe hästi latvu.“ Kevadel kui taksaator raagus puud uuesti üle mõõtis, selgus, et selle kõrgus ongi üle 43 meetri. „Tegin ka ise punktipilves selle asukoha peal täpsema uurimise ja sain puu asukoha läheduses maksimaalse kõrguse 43,5 meetrit ehk väga lähedal sellele, mis täppismõõtmisega metsas mõõdeti.“

Kõrgeimat haavapuud pole varem avastatud seetõttu, et sihipäraselt kõrgemaid puid ei otsita. See oli juhuslik avastamine. Arumäe arvates on aga veel kõrgemat haaba raske leida. „Kusagil võib ju olla ka mõni meeter pikem haab. See oli aga 93 aastat vana ning hakkas mädanemise märke näitama. Nii vanaks elavaid haabu väga tihti ei leia.“

Tauri on ka varem leidnud kõrgemaid puid. Kui Põlvamaal, Räpina vallas asuvas Ootsipalu orus hakati mõõtma Eesti kõrgeimat kuuske, uuriti ka Arumäelt, mis sealsete puude kõrgus üldse on. „Ma kontrollisin selle ala üle ja ütlesin, et seal kõrval lähedal on kõrgeid puid veelgi. Ja siis selgus, et oi, tõesti, mänd ka.“ Arumäe sõnul on kõrgemate puude leidmine hobiasi ning tööalaselt see suurt väärtust ei oma.

Tulevik toob täpsemad mudelid ja masinõppe

Aerolidari andmeid on Eestis kogutud 13 aastat. Arumäe arvutab iga lennuga uue kihi metsa kõrguse- ja tagavara kaardi. See võimaldab võrrelda ja analüüsida metsas toimuvaid muutusi. „Näeme, kus on olnud lageraielank, aga ka kus on uus mets kõrgemaks kasvanud. Nõnda saame üsna hea hinnangu riigi metsaressursist.“

Arenemisruumi on ka mõõtmisaegade osas. Maa-amet lendab kevadel ühe ja suvel teise neljandiku Eestist. Kui võtta aluseks kevadised või suvised Maa-ameti aerolidari andmed, siis on võimalik uuendada kaardikihte iga nelja aasta tagant. „Seetõttu avastatakse muutusi metsas kohapeal varem kui Maa-amet sealt uuesti üle lendab. See limiteerib kasutusvõimalusi, kuna ajaperiood kahe lennu vahel on üsna pikk.“ Tehtud raied, uue metsa kasv või põlengud kajastuvad kaardil suure hilinemisega.

Terve Eesti ülitäpne lidariga mõõtmine on kulukas, kuid väiksematel maa-aladel saab selleks kasutada droone. „Meil on vaja detailsemat pilti kohtades, kus me majandame ja uuendame. See aitaks meil näiteks täpsemalt kirjeldada seda, mitu kuupmeetrit meil mingit kindlat puuliiki nendel eraldistel on,“ ütles Arumäe. Metsa kohal madalalt lennates on võimalik saada väga detailne punktipilv, kus on võimalik eristada lisaks puudele ka teisi metsarindeid. Üks Järvseljal tehtud katse tõestas suisa seda, et laserimpulsside abil on võimalik eristada ka üksikuid puid.

Tauri Arumäe sõnul tasub esile tõstmist ka masinõppe rakendamist, mida saab näiteks kasutada majandusotsuste matkimisel. Piltlikult öeldes tähendab see, et programm analüüsib ise, millistes eraldistes võiks mingisuguseid metsamajanduse töid teha. See aitab metsa majandamist efektiivsemalt planeerida. Kaugseire arenduste mõte pole tema sõnul inimestelt töö äravõtmine, vaid lihtsamate parameetrite mõõtmiste usaldamine masinatele ning jätta keerulised ülesanded metsas kohapeal otsustamiseks. „Meie ootused kaugseirele on tihtipeale kõrgemad, kui tegelikkus võimaldab. Ideid on palju, aga selle valdkonna spetsialiste Eestis kahjuks napib.“