Maanpeite 2 m 2022 ja jatkojaloste kasvillisuuden korkeudella

Maanpeite 2 m 2022 -aineisto kuvaa maanpeitettä valtakunnallisesti. Aineisto on rasteripohjainen ja sen pikselikoko on 2 m. Aineistossa on keskitytty etenkin pinnoitetun (läpäisemättömän) ja pinnoittamattoman (läpäisevän) maanpeitteen tarkkaan erottamiseen, johon on hyödynnetty Scalgon kehittämää tekoälyyn (U-NET) pohjautuvaa NDVI-ilmakuvatulkintaa. Tuotannossa on hyödynnetty Maanmittauslaitoksen ilmakuvia ja maastotietokantaa sekä Väyläviraston Digiroad-aineistoa.

Aineistoa on jatkojalostettu Suomen ympäristökeskuksessa (Syke) sisältämään tiedon kasvillisuuden korkeudesta Suomen metsäkeskuksen valtakunnalliseen latvusmalliin perustuen. Jatkojalostettu aineisto koostuu 16 maanpeiteluokasta:

Pikselin arvo / pixel value - Luokan selite / class value

111 - päällystetty tie / paved road (Digiroad) 112 - päällystämätön tie / unpaded road (Digiroad) 120 - rakennus / building (Maastotietokanta) 130 - muu vettä läpäisemätön pinta / other impervious land (AI) 211 - pelto / field (Maastotietokanta) 212 - muu avoin matala kasvillisuus / shallow-vegetation (AI) 213 - kasvillisuus <2 m / vegetation 20 m, sis. sähkölinjat / vegetation >20 m, inc. power lines (Laserkeilaus) (vain jatkojalosteessa) 310 - avokalliot / bare-rock (Maastotietokanta) 410 - paljas maa / bare-land (AI) 510 - vesi / water (Maastotietokanta)

Aineistot on tuotettu Scalgon ja Syken yhteistyönä osana Mammutti- ja TIIMA-hankkeita ja niitä voidaan käyttää paikkatietoanalyysien lisäksi myös taustakarttana.

Aineistot kuuluvat Syken avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).

Lisätietoja:

Mapping Land cover for Finland.pdf (Scalgo): \kkg43\gispro\projekti\Aineisto_paivitykset\Metatiedot\DokumentitJaKuvat\Dokumentit\land_cover_scalgo.pdf

Maanpeiteaineiston jatkojalostaminen (Syke):\kkg43\gispro\projekti\Aineisto_paivitykset\Metatiedot\DokumentitJaKuvat\Dokumentit\maanpeiteaineiston_jatkojalostaminen_syke.pdf

The data represents the land cover of the whole Finland. The data are in raster-format having pixel size of 2 m. The data are especially focused on the accurate separation of paved and unpaved land cover, for which the artificial intelligence-based (U-NET) NDVI orthophoto interpretation developed by Scalgo has been used. The data has been further processed at the Finnish Environmental Institute (Syke) in classifying high and low vegetation based on the canopy height model of the Finnish Forestry Center. In addition to this, the existing spatial data from the Finnish National Land Survey and the Finnish Environment Institute was used to supplement the land cover data.

The final dataset consists of 16 land cover classes. The data was produced in cooperation with Scalgo and Syke as part of the Mammutti- and TIIMA-projects and it can be used for various geospatial analysis and also as a background map.

More information: Mapping Land cover for Finland(Scalgo): \kkg43\gispro\projekti\Aineisto_paivitykset\Metatiedot\DokumentitJaKuvat\Dokumentit\land_cover_scalgo.pdf

Maanpeiteluokkien muodostamiseen on käytetty useita eri paikkatietoaineistoja, tärkeimpinä Maanmittauslaitoksen ilmakuvat (2017–2022) ja Maastotietokanta (2023), Metsäkeskuksen valtakunnallinen latvusmalli (0.5 p/m2 & 5 p/m2, 2009–2022) ja Väyläviraston digiroad (2023).

Maanpeiteaineiston tuotantovuosi on 2022, mutta käytettyjen lähtöaineistojen tuotanto on ajoittunut aineistosta riippuen vuosille 2009–2023, esim. lähtötietona käytetyt ilmakuvat ovat vuosilta 2017-2022. Ilmakuvat otetaan valtakunnallisesti 3 vuoden sykleissä (Lapissa vielä harvemmin), joten osa käytetyistä kuvista on useamman vuoden takaa ja maanpeite saattaa olla jo muuttunut. Tämän lisäksi kuvausajankohdat vaihtelevat kevät ja kesäkuvauksien välillä, joka on voinut aiheuttaa virheitä esimerkiksi kasvillisuuden tunnistamiseen. Laserkeilausaineisto perustuu osittain vanhempiin 2009–2019 keilauksiin, joten osa kasvillisuudesta voi olla tulkittu virheellisesti puustoiseksi alueeksi, vaikka alue voi olla todellisuudessa hakattu.

Several different spatial datasets have been used to create the land cover classes, the most important being aerial orthophotos (2017 – 2022) and Topographic Database (2023) of the Finnish National Land Survey as well as the Digiroad from the Finnish transport infrastructure Agency (2023) and canopy height model of the Metsäkeskus (0.5 p/m2 & 5 p/m2, 2009–2022).

The production year of the land cover data is mainly 2022, but part of the input data represents years 2009–2023. Aerial orthophotos are taken nationally in 3-year cycles (even less often in Lapland), so some of the photos used are from several years ago and the land cover may have already changed. In addition to this, the shooting times vary between spring and summer shootings, which could have caused errors, especially in the identification of vegetation. The laser scanning data is partially based on older scans from 2009 to 2019, so some of the vegetation may have been mistakenly interpreted as high vegetation, even though the area may actually have been cut down.