Keväällä 2020 käynnistyneen kansallisen laserkeilaus- ja ilmakuvausohjelman tuottamat aineistot ja säännöllinen kuvaussykli mahdollistavat vesien hallintaan liittyvien uusien sovelluksien kehittämisen ja maanpinnan ominaisuuksien tarkemman tunnistamisen. Hankkeessa kehitettävällä pintavaluntamallinnuksella pystytään jatkossa arvioimaan ja seuraamaan ilmastonmuutoksen myötä lisääntyviä kaupunkialueiden hulevesitulvariskejä, sekä peltojen ja metsien kuivatustilaa ja tulvaherkkyyttä. Entistä tiheämpi pistepilvi mahdollistaa aikaisempaa tarkemman uomatulkinnan sekä uomien vedenjohtokykyyn vaikuttavien tekijöiden, kuten virtausta heikentävän umpeenkasvun, tunnistamisen. Toisaalta aineisto myös tarjoaa mahdollisuuden uoman varren geometrian ja biodiversiteetin, kuten kasvillisuuskerroksien, arviointiin.
MML:n lasereilausaineistosn 5 p/m2 visualisointia Loviisanjoelta laserpisteiden korkeuden perusteella.
Uomien tiedot tarkasti pelloilta ja metsistä
Sijainniltaan ja kattavuudeltaan laadukkaalla metsäojien paikkatiedolla on käytännön toiminnan kannalta keskeinen merkitys muun muassa vesiensuojelussa, suometsätaloudessa, suoelinympäristöjen monimuotoisuuden ylläpidossa ja turvemaiden hiilitaselaskennassa. Valtakunnan tasolla olemassa oleva metsäojaverkosto on jo pelkän geometriansa osalta puutteellinen Maanmittauslaitoksen maastotietokannassa.
Hankkeen ensimmäisenä tavoitteena on tuottaa laadukas uomaverkosto sisältäen edellä mainittua uoman ja tulva-alueen piirteitä kuvaavaa ominaisuustietoa, sekä mallintaa aineisto tulvaherkistä pelloista pilottialueelle. Toisena tavoitteena on tehdä selvitys metsä- ja maatalousojien tuotantovaihtoehdoista sekä tallentamisesta Kansalliseen maastotietokantaan (KMTK). Uomatulkinta on yksi Maanmittauslaitoksen kartoitustehtävä ja osana KMTK:n ylläpitoa.
Yksityiskohtaista tietoa maanpeitteestä
Hankkeen kolmantena tavoitteena on tuottaa tarkka maanpeitettä kuvaava paikkatietoaineisto, joka erottelee maanpinnan vettä läpäisevät ja läpäisemättömät pinnat. Menetelmä pohjautuu Tanskassa onnistuneesti hyödynnettyyn U-NET -konvoluutioneuroverkkoon, eli edistyneeseen koneoppimismenetelmään, jonka avulla voidaan tunnistaa erilaisia maanpinnan piirteitä. Esimerkiksi hiekka ja asfaltti on onnistuttu erottamaan toisistaan, mikä on todettu haastavaksi perinteisillä ilmakuvatulkinnan menetelmillä. Menetelmää testataan pääkaupunkiseudulla, ja siinä hyödynnetään opetusaineistona tarkkoja seudullisia paikkatietoaineistoja ja tämän jälkeen valtakunnallisia Maanmittauslaitoksen aineistoja.
Tuotetun maanpeiteaineiston pohjalta pilottialueilta jatkojalostetaan veden virtauksen mallinnuksessa tarvittavat aineistot karkeus- ja valuntakertoimesta tarkentamaan taajamien hulevesien hallintaa, jokien hydraulisia mallinnuksia ja luonnonmukaista peruskuivatussuunnittelua sekä vesienhoidon ja tulvariskien hallinnan toimenpiteiden suunnittelua. Lisäksi laaditaan aineisto kaupunkien viherrakenteesta, eli viher- ja vesialueiden kokonaisuudesta, tukemaan yhdyskuntarakenteen seurantaa ja kestävää maankäytön suunnittelua. Edellä esitellyt pilottituotteet ovat laajennettavissa valtakunnallisiksi.
Lisätietoja
- Erikoistutkija Pasi Valkama, Suomen ympäristökeskus SYKE, p. 0295 252 218, etunimi.sukunimi@syke.fi
- Uusimmat päivitykset Twitterissä: #LaserVesi