Metsäkonetiedon ja -sensoreiden tiekartta visioi tulevaisuuden puunkorjuuoperaatioita

Metsäkonetiedon ja -sensoreiden tiekartta 2035 -visiossa korostetaan, että monet uudet teknologiat voidaan ottaa suhteellisen nopeasti tuotantokäyttöön metsäkoneissa. Osa teknologioista vaatii vielä merkittävää TKI-panostusta, jotta ne saadaan käyttöön kymmenen vuoden tavoiteajassa. Tähän tarvitaan kaikkien toimijoiden sitoutumista ja tulevaisuuteen suuntautuvaa asennetta.

EU:n RRF-elpymis- ja palautumistukivälineestä rahoitetussa IlmoStar-hankkeessa testattiin hakkuukoneen paikannus- ja konenäkösensorointia tekemällä koetöitä ja vertailuja. Testeissä kerättyä tietoa käytettiin tulkintamenetelmien kehittämiseen ja tulevaisuuden hakkuukoneen suorituskyvyn demonstroimiseen metsäluonnon monimuotoisuuden, hiilensidonnan sekä taloudellisen tehokkuuden parantamiseksi ja mittaamiseksi.

Hankkeessa tuotettiin synteesi metsäkonetiedon ja -sensoreiden tuloksista, mahdollisuuksista, riskeistä sekä uusista ideoista, minkä pohjalta rakennettiin Metsäkonetiedon ja -sensoreiden tiekartta 2035 -visio. Tiekarttaan laadittiin toteutussuunnitelma vision saavuttamiseksi. Tiekartassa tehtiin myös listaus teknologioista, jotka voidaan ottaa käyttöön nopeastikin, ja toisaalta innovaatioista, jotka vaativat vielä TKI-työtä ennen kuin konsepti on vietävissä operatiiviseen tuotantokäyttöön. Lisäksi Tiekartan ratkaisuista ja innovaatioista tehtiin kustannus-hyötyanalyysit. Metsäkone- ja -sensoritiedon omistajuuden ja käytön pelisääntöjen suhteen pohdittiin, miten uuden tiedon omistajuus ja käyttö voisivat toteutua. Tiekartta rakennettiin tutkimus- ja yritysyhteistyönä.

Kohti tekoälyoptimoitua puunkorjuuta

Metsäkonetiedon ja -sensoreiden tiekartta 2035 -vision mukaan vuonna 2035 metsävaratieto on nykyistä huomattavasti tarkempaa niin puuston määrän, laadun ja niiden muutosten kuin korjuukelpoisuuden ja maaperätietojen suhteen. Tarkka, yksinpuintulkittu metsävaratieto mahdollistaa laadukkaan etukäteistiedon tuottamisen puunhankintaprosessin kustannus- ja energiatehokkaalle, monimuotoisuutta säilyttävälle, ilmastokestävälle sekä vähähiiliselle suunnittelulle ja toteutukselle. 

Etukäteistieto pitää sisällään val- takunnallisilla ilmalaserkeilausohjelmilla sekä drooneilla ja muilla ilma-aluksilla ennakkoon kerätyn tiedon puustosta ja maaperästä. Tarkka puusto- ja maaperätieto tukee myös puuston hiilensidonnan muutoksen todentamista osana tulevaisuuden hiilikauppajärjestelmää.

Vuonna 2035 tekoälykehitys on tuonut lisää automatisoituja toimintoja puunhankinnan suunnittelujärjestelmiin, mikä mahdollistaa puunkorjuukohteiden optimaalisen valinnan ja korjuun ajoittamisen. Metsän digitaaliset kaksoset puolestaan mahdollistavat tekoälyoptimoidun metsäkonetyön suunnittelun huomioiden korjuuolosuhteet ja vuodenajan. Lisäksi ne mahdollistavat optimoidun puunkorjuutyön toteutussuunnitelman - esimerkiksi puukartta mukaan lukien suunniteltu poistettava ja jäävä puusto - viennin metsäkoneenkuljettajaa opastaviin ja avustaviin järjestelmiin. Kehittyneillä metsäkonesimulaattoreilla metsäkoneenkuljettajat koulutetaan hyödyntämään koneiden opastavia ja muita järjestelmiä tehokkaasti.

Tarkkuuspaikannus on käytössä kaikissa hakkuukoneissa vuonna 2035. Metsäkonesensorit, jotka perustuvat laser- ja konenäköpohjaisiin teknologioihin, ja joilla voidaan rikastaa koneisiin lähetettyä etukäteistietoa, ovat alkaneet yleistyä, mutta eivät ole vielä käytössä kaikissa metsäkoneissa. Etukäteistietoa rikastetaan myös reaaliaikaisesti puunkorjuuoperaation aikana tuotetulla, standardoidulla metsäkonetiedolla.

(kuva: Esimerkkikuva Ponsse Scorpion -hakkuukoneeseen asennettujen laserkeilaimien ja panoraamakameran tuottamasta (vrt. kuva 1) näkemästä harvennusmetsässä. Kuva: Tamas Faitli, Paikkatietokeskus.)

Tulevaisuudessa koneenkuljettaja prosessinvalvoja 

Metsäkonevalmistajat ovat kehittäneet metsäkoneisiin koneenkuljettajaa opastavia, automatisoituja järjestelmiä, jotka tehostavat kuljettajan työtä, parantavat puunkorjuun laatua ja kohentavat koneenkuljettajan työssäjaksamista. Opastavat järjestelmät helpottavat myös metsäkoneenkuljettajapulaa. Esimerkiksi ajouraverkoston rakentaminen, harvennusvoimakkuuden reaaliaikainen seuranta, huonolaatuisten ja sairaiden puiden tunnistaminen, metsäluonnon monimuotoisuuden kannalta arvokkaiden puiden säilyttäminen ja kuormatraktorikuormien muodostaminen on lähes täysin automatisoitu, eikä vaadi erityistä huomiota koneenkuljettajalta; tältä osin koneenkuljettaja on vain prosessinvalvoja metsäkoneessa.

Vuonna 2035 puunkorjuuoperaatioiden laadusta raportoidaan läpinäkyvästi metsänomistajalle ja viranomaisille, jotka eivät suorita enää itse lainkaan valtakunnallisia maastoinventointeja, vaan maastotieto tuotetaan automaattisesti puunkorjuu- ja metsänhoito-operaatioiden yhteydessä yksittäisen puun tarkkuudella. Puunhankintaketjussa metsäoperaatioiden jälkeen tieto korjatusta puusta siirtyy ehyenä tehtaalle asti, mikä mahdollistaa puuraaka-aineen eräkohtaisen seurattavuuden. Pelisäännöt metsäkone- ja -sensoritiedon omistajuudelle ja käytölle on päivitetty, ja dataa kerätään, jaetaan ja hyödynnetään aktiivisesti laadittujen suositusten mukaisesti Suomessa vuonna 2035.

Kaikkia tarvitaan vision jalkautukseen

Tiekartta 2035 -vision toteuttaminen edellyttää useita toimenpiteitä monelta toimijalta puunhankinnan arvoketjuverkostossa. Keskeisiä toteutumisen kannalta ovat metsäyhtiöt, metsäkoneyrittäjät, metsäkonevalmistajat, metsänomistajat, metsä- ja ympäristöviranomaiset sekä metsäteknologian ja -tieteen tutkijat. 

Ensiksikin tarvitaan toimenpiteitä ja investointeja käytettävien mittareiden määrittelyyn, teknologian ja prosessien kehittämiseen, standardointiin ja osaamisen varmistamiseen, kun halutaan edistää met- säluonnon monimuotoisuuden mittaamista ja dokumentointia sekä metsäkoneenkuljettajan opastamista metsäkone- ja sensoritiedon avulla. Tarvitaan myös metsäalan eri sidosryhmien yhdessä laatima vaatimusmäärittely, joka kuvaa, millä tarkkuudella esimerkiksi metsäluonnon monimuotoisuusindikaattoreita mitataan tulevaisuudessa. Tämä on erityisen välttämätöntä metsäkonevalmistajien tekemälle konekehitystyölle.

Yhteiset indikaattorit ja tavoitteet oltava

PEFC- ja FSC-sertifiointikriteerit tarjoavat pohjaksi joukon indikaattoreita, esimerkiksi säästöpuuryhmien sijainnit, läpimitat, puulajit; suurten kuolleiden pysty- ja maalahopuiden sijainnit, läpimitat ja puulajit; tekopökkelöiden sijainnit ja puulajit; vesistöjen suojakaistojen leveydet ja puusto, mutta metsäkonevalmistajat joutunevat ottamaan huomioon myös uusia indikaattoriehdokkaita tulevaisuuden tuotekehitystyössään.

Tarvitsemme myös kullekin valitulle indikaattorille asetetut tavoitearvot, jotka toivottavasti ovat samat koko Suomessa kaikilla toimijoilla, kuten harvennusten korjuujäljen mittaamisessa nykyisin. Metsäkoneyrittäjän, jonka koneet korjaavat puuta useammalle urakanantajalle, työtä helpottaa huomattavasti, kun eri urakanantajilla on käytössä samat tavoitearvot eri indikaattoreille. Tavoitearvot saattavat kuitenkin olla tarpeen määrittää eri tavoin Etelä- ja Pohjois-Suomessa.

Teknologia- ja prosessikehittämiseen panostettava

Teknologia- ja prosessikehittämisessä metsäkonevalmistajien on panostettava siihen, että hakkuulaitteen sijainti on jatkossa tarkka suhteessa hakkuukoneeseen. Hakkuukoneiden lisäksi tarkkuuspaikannusta tarvitaan kuormatraktoreissa ja niiden autonomiatason nostossa. Erittäin tärkeää on myös sensoriteknologian sekä sensoreilla kerättävien isojen tietomäärien prosessointimenetelmien kehittäminen metsäkonekäyttöön ja edelleen sensoreiden tuonti uusiin, markkinoille tuleviin metsäkoneisiin. 

Jotta uusilla sensoreilla mitattu tieto saadaan metsäkoneissa täysimääräisesti hyötykäyttöön, tarvitaan tehokkaampien tietokoneiden tuontia metsäkoneisiin, joissa tehdään monimuotoisuus- ja muun tiedon laskenta reunalaskentana. Metsäkoneissa olevilla sensoreilla tuotetun tiedon lisäksi metsäkoneisiin tullaan tuomaan etukäteistietona kaukokartoitettua puukarttatietoa, jota yhdistetään metsäkone- ja -sensoritietoon. Jotta metsäkoneessa voidaan hyödyntää muista tietolähteistä saatavilla oleva tieto, tarvitaan koneiden konnektiviteettiin toimivat ratkaisut, kuten myös suurten tietomäärien nopeaan lähettämiseen koneesta ja vas- taavasti vastaanottamiseen koneessa. Iso merkitys on myös tuotetun tiedon pakkaamisella ja standardoinnilla tiedonsiirtokapasiteetin kuormituksen optimoimiseksi, ja esimerkiksi satelliittipohjaisten tietoverkkojen hyödyntämisellä.

Tieto standardoitava

Sensoreilla kerätyn, uuden monimuotoisuustiedon standardointi ja sen ottaminen StanForD 2010 -metsäkonestandardin piiriin on ensiarvoisen tärkeässä roolissa. Kerätyn ja analysoidun monimuotoisuustiedon visualisointiin ja esittämiseen metsäkoneenkuljettajalle on panostettava myös tulevina vuosina. Tämä tukee koneenkuljettajan työn tuottavuutta ja laadunhallintaa. Paljon tarvitaan myös IT-työtä, että sensoreilla kerätyn uuden tiedon varastointi ja analysointi pystytään toteuttamaan tehokkaasti. IT-kehitystyössä on huomioitava metsäluonnon monimuotoisuusindikaattoreiden ja muiden mittareiden läpinäkyvän raportoinnin rakentaminen kultakin puunkorjuutyömaalta metsänomistajalle, urakanantajalle ja viranomaisille.

Olennaista on, että uusien koneenkuljettajaa opastavien järjestelmien käyttäjät osaavat käyttää koneisiin tuotuja sovelluksia. Koneenkuljettajan on osattava käyttää ja hyödyntää sovelluksia täysimääräisesti, jotta niistä saadaan hyöty irti. Tähän avuksi tulee metsäkoneoppilaitosten sekä metsäkonevalmistajien tarjoama metsäkoneenkuljettajakoulutus. Nykyaikaisessa metsäkonekoulutuksessa simulaattorikoulutuksella saadaan kustannustehokkaasti otettua jokapäiväiseen käyttöön tehokkaat työmenetelmät koneenkuljettajille.

Metsäalan eri toimijoiden on sovittava myös uuden monimuotoisuus- ja muun metsäkone- ja -sensoritiedon omistajuudesta ja käytöstä. Edellä listatun määrittely- ja kehitystyön jälkeen on vuorossa metsäkoneyrittäjien tekemät investoinnit sellaiseen metsäkonekalustoon, jossa uusi tarkkuuspaikannus ja sensoriteknologia ovat käytössä. 

Riskit vision saavuttamiseksi

Tiekartta 2035 -vision toteutumisen riskinä voidaan nähdä, että toimijat eivät panosta riittävästi yhteiseen ponnistukseen, joka on tehtävä tämän vision saavuttamiseksi. Saatetaan nähdä, että jonkin aihealueen edistäminen ja kehittäminen ei ole omalla vastuulla, eikä synny motivaatiota sijoittaa siihen resursseja. Toteutumiseksi tarvitaan siis riittävä sitoutuminen kehitystyöhön, mitä voidaan edistää uuden tiedon tuomien mahdollisuuksien ja hyötyjen laajamittaisella viestinnällä ja koulutuksella. 

Kymmenen vuotta on suhteellisen lyhyt aika konekehityksessä sekä teknologioiden ja käytäntöjen siirtymisessä osaksi operatiivista toimintaa, ja moni teknologia vaatii vielä tutkimus- ja kehitystyötä. Ilman merkittävää rahallista panostusta ja sitoutumista asetettua visiota ei seuraavan kymmenen vuoden aikana saavuteta.    

Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskus, Itä-Suomen yliopisto, Luonnonvarakeskus ja Ponsse Oyj toteuttivat IlmoStar-hankkeen, koko nimeltään “Kohti ilmastokestävämpää ja monipuolisempaa puunkorjuuta sensoriteknologian ja tarkan paikkatiedon avulla” -hankkeen vuosina 2023–2025. Hankkeen rahoitti EU:n Next Generation ja erityisesti sen RRF-elpymis- ja palautumistukiväline. Hanke oli myös osa maa- ja metsätalousministeriön vuonna 2020 käynnistämää maankäyttösektorin Hiilestä kiinni -ilmastotoimenpidekokonaisuutta.