Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskuksen, It\u00e4-Suomen yliopiston ja Luonnonvarakeskuksen yhteistiedote 18.11.2025<\/p>\n
Tutkijoiden mukaan vuoteen 2035 menness\u00e4 \u00e4lyharvesterit tekev\u00e4t perinteiset maastoinventoinnit l\u00e4hes tarpeettomiksi, sill\u00e4 maastotietoa ker\u00e4t\u00e4\u00e4n automaattisesti puunkorjuu- ja mets\u00e4nhoitot\u00f6iden yhteydess\u00e4 puukohtaisella tarkkuudella. Kuljettajan taakka pienenee\u00a0automatisoitujen j\u00e4rjestelmien ansiosta. Tarkan mets\u00e4tiedon avulla voidaan tehd\u00e4\u00a0niin\u00a0hakkuiden suunnittelu, metsien inventointi\u00a0kuin\u00a0mets\u00e4luonnon monimuotoisuuden seurantakin.<\/p>\n
Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskus\u00a0FGI:n, It\u00e4-Suomen yliopiston ja Luonnonvarakeskuksen tutkijat yhdess\u00e4\u00a0Ponsse\u00a0Oyj:n kanssa kehittiv\u00e4t ja testasivat mets\u00e4koneen paikannusta ja konen\u00e4k\u00f6\u00e4\u00a0IlmoStar-hankkeessa. Mets\u00e4koneeseen liitettiin sensoreita, joiden avulla se voi puunkorjuun yhteydess\u00e4 ker\u00e4t\u00e4 dataa muun muassa mets\u00e4n monimuotoisuuden, hiilensidontapotentiaalin ja harvennusvoimakkuuden mittaamiseen ja seurantaan. \u00a0<\/p>\n
\u2013 Tutkimuksen ja yritysten yhteisty\u00f6ll\u00e4\u00a0olemme saaneet\u00a0aikaan hyvi\u00e4 tuloksia. \u00c4lykk\u00e4\u00e4n mets\u00e4koneen tutkiminen ja kehitt\u00e4minen on hyv\u00e4 esimerkki siit\u00e4, miten yritykset voivat hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 uusinta tutkimustietoa kehitt\u00e4ess\u00e4\u00e4n uutta teknologiaa, toteaa tutkimusprofessori\u00a0Harri Kaartinen\u00a0<\/strong>Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskuksesta.\u00a0<\/p>\n \u2013 Tulevaisuuden puunkorjuuteknologian mahdollisuuksien tutkiminen on t\u00e4rke\u00e4\u00e4 ty\u00f6t\u00e4. Mets\u00e4koneteknologian kehitt\u00e4minen vaatii pitk\u00e4j\u00e4nteisyytt\u00e4, ja hankkeesta saimme t\u00e4h\u00e4n kehitysty\u00f6h\u00f6n arvokkaita ajatuksia ja suuntaviivoja. Olemme jo hy\u00f6dynt\u00e4neet hankkeen tutkimustuloksia mets\u00e4koneiden paikannuksen parantamiseksi, kertoo suunnittelup\u00e4\u00e4llikk\u00f6 Joni Backas\u00a0<\/strong>Ponsselta.<\/p>\n – Harvesterikuljettajat kokivat tarpeelliseksi saada harvennusvoimakkuuden seurantaan ja raportointiin j\u00e4rjestelm\u00e4pohjaista tukea, jota voidaan hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 my\u00f6s kuljettajaopastuksessa. Tarkka etuk\u00e4teen ker\u00e4tty puutason tieto yhdistettyn\u00e4 harvesterin tuottamaan runkotietoon muodostaa perustan hankkeessa kehitetylle harvennusvoimakkuuden seurantakonseptille, toteaa erikoistutkija Kari V\u00e4\u00e4t\u00e4inen<\/strong> Lukesta.<\/p>\n 5 esimerkki\u00e4 tulevaisuuden mets\u00e4alan teknologiamullistuksista \u2013 mahdollisia 2035 menness\u00e4\u00a0<\/p>\n \u2013 Osana\u00a0IlmoStar-hanketta tutkijat arvioivat, millaisia hy\u00f6tyj\u00e4 mets\u00e4koneet voivat tuoda vuoteen 2035 menness\u00e4, jos teknologioihin tehd\u00e4\u00e4n riitt\u00e4vi\u00e4 TKI-panostuksia ja alalla tehd\u00e4\u00e4n l\u00e4heist\u00e4 yhteisty\u00f6t\u00e4, korostaa professori Kalle K\u00e4rh\u00e4<\/strong> It\u00e4-Suomen yliopistosta.\u00a0\u00a0<\/p>\n 1. Konety\u00f6n aikana ker\u00e4t\u00e4\u00e4n ja tuotetaan maastotietoa automaattisesti<\/strong><\/p>\n Vuonna 2035 puunkorjuuoperaatioiden laadusta raportoidaan l\u00e4pin\u00e4kyv\u00e4sti mets\u00e4nomistajalle ja viranomaisille, jotka eiv\u00e4t suorita en\u00e4\u00e4 itse lainkaan valtakunnallisia maastoinventointeja, vaan maastotieto tuotetaan automaattisesti puunkorjuu- ja mets\u00e4nhoito-operaatioiden yhteydess\u00e4 yksitt\u00e4isen puun tarkkuudella.\u00a0<\/p>\n 2. \u00c4lyharvesteri suorittaa, kuljettajan rooli helpottuu<\/strong>\u00a0 3. Teko\u00e4ly ja automaatio optimoivat puunkorjuuta<\/strong>\u00a0<\/p>\n Vuonna 2035 teko\u00e4lykehitys on tuonut lis\u00e4\u00e4 automatisoituja toimintoja puunhankinnan suunnitteluj\u00e4rjestelmiin, mik\u00e4 auttaa optimoimaan puunkorjuukohteiden valintaa ja ajoittamista.\u00a0\u00a0<\/p>\n 4. Mets\u00e4varatietoa puun tarkkuudella<\/strong>\u00a0<\/p>\n Mets\u00e4varatiedon tarkkuus kasvaa merkitt\u00e4v\u00e4sti, kattaen puuston m\u00e4\u00e4r\u00e4n, laadun, muutokset, korjuukelpoisuuden ja maaper\u00e4n. Yksinpuintasoinen tieto, jota ker\u00e4t\u00e4\u00e4n ilmalaserkeilauksella, drooneilla ja muilla ilma-aluksilla, mahdollistaa v\u00e4h\u00e4hiilisen ja kustannustehokkaan puunhankinnan suunnittelun ja toteutuksen.<\/p>\n 5. Mets\u00e4koneet ker\u00e4\u00e4v\u00e4t\u00a0dataa\u00a0ymp\u00e4rist\u00f6st\u00e4\u00e4n ja\u00a0tarkentavat\u00a0aiempaa mets\u00e4varatietoa<\/strong>\u00a0<\/p>\n Vision mukaan tarkkuuspaikannus on k\u00e4yt\u00f6ss\u00e4 kaikissa harvestereissa vuonna 2035. Mets\u00e4konesensorit, jotka perustuvat laser- ja konen\u00e4k\u00f6pohjaisiin teknologioihin ja joilla voidaan rikastaa koneisiin l\u00e4hetetty\u00e4 etuk\u00e4teistietoa, ovat alkaneet yleisty\u00e4, mutta eiv\u00e4t ole viel\u00e4 k\u00e4yt\u00f6ss\u00e4 kaikissa mets\u00e4koneissa.\u00a0\u00a0<\/p>\n
Mets\u00e4koneen opastavat ja automaattiset j\u00e4rjestelm\u00e4t tehostavat kuljettajan ty\u00f6t\u00e4, parantavat puunkorjuun laatua ja kohentavat koneenkuljettajan ty\u00f6ss\u00e4jaksamista. Esimerkiksi ajouraverkoston suunnittelu ja opastus, harvennusvoimakkuuden reaaliaikainen seuranta, huonolaatuisten ja sairaiden puiden tunnistaminen, mets\u00e4luonnon monimuotoisuuden kannalta arvokkaiden puiden s\u00e4ilytt\u00e4minen ja kuormatraktorikuormien muodostaminen\u00a0on l\u00e4hes t\u00e4ysin automatisoitu, eik\u00e4 vaadi erityist\u00e4 huomiota koneenkuljettajalta.\u00a0<\/p>\n