(English below)

Phân bố các đồ thị NFI được sử dụng để lập mô hình theo năm quét (bên trái) cũng như theo tỷ lệ xuất hiện của cây nham lê (giữa) và quả dâu tây (bên phải) trên các khối laser.

Bằng cách kết hợp dữ liệu quét laser trong không khí trên toàn quốc và dữ liệu về quả mọng được thu thập liên quan đến kiểm kê rừng, có thể đưa ra dự đoán sản lượng quả mọng quy mô nhỏ cho cả một quốc gia. Những dự đoán này chỉ ra các vị trí hái quả mọng tiềm năng, nhưng không dự đoán chính xác sản lượng quả mọng.

Các mô hình được công bố là dự đoán năng suất quả mọng đầu tiên trên thế giới trực tiếp dựa trên dữ liệu quét laser trong không khí. Nghiên cứu đã kiểm tra dự đoán về năng suất cây việt quất đen và cây việt quất đen ở Thụy Điển.

Ở các nước Bắc Âu, quả mọng rừng là một trong những loại lâm sản ngoài gỗ được khai thác nhiều nhất, trong đó cây dâu và cây nham lê có giá trị thương mại cao nhất. Những quả mọng này có những yêu cầu rất khác nhau về điều kiện trồng trọt. Ở các nước Bắc Âu, việc hái quả mọng thuộc quyền tiếp cận của công chúng, giúp mọi người có thể hái quả để tiêu dùng cũng như để bán. Hái quả mọng cũng là một thú vui tiêu khiển quan trọng và quả mọng được coi là “siêu thực phẩm” với nhiều tác dụng tích cực cho sức khỏe. Trong quá trình hái quả mọng, kiến ​​thức về các vị trí tốt là chìa khóa. Trong nghiên cứu này, kiến ​​thức này được tạo ra thông qua viễn thám.

Được đăng trên Tạp chí Sinh thái và Quản lý Rừng, nghiên cứu được thực hiện với sự hợp tác giữa Đại học Khoa học Nông nghiệp Thụy Điển, Đại học Đông Phần Lan và Viện Tài nguyên Thiên nhiên Phần Lan.

-------

REMOTE SENSING ENABLES THE PREDICTION OF POTENTIAL BERRY-PICKING LOCATIONS 

Distribution of NFI plots used for modelling by scanning year (left) as well as by bilberry (middle) and cowberry (right) occurrence on laser blocks.

By combining nationwide airborne laser-scanning data and data on berries collected in connection with forest inventories, it’s possible to make small-scale berry-yield predictions for an entire country. These predictions indicate potential berry-picking locations, but do not accurately predict berry yields.

The models published are the world’s first berry-yield predictions directly based on airborne laser-scanning data. The study examined the prediction of bilberry and cowberry yields in Sweden.  

In the Nordic countries, forest berries are among the most-exploited non-wood forest products, with cowberry and bilberry having the highest commercial value. These berries have very different requirements for growing conditions. In the Nordic countries, berry picking comes under the right of public access, which makes it possible for everyone to pick berries for their own consumption as well as for sale. Berry picking is also an important recreational hobby, and berries are regarded as “super food” with plenty of positive health effects. In berry picking, knowledge of good locations is key. In this study, this knowledge was generated through remote sensing.   

Published in Forest Ecology and Management, the study was conducted in collaboration between the Swedish University of Agricultural Sciences, the University of Eastern Finland, and Natural Resources Institute Finland.
Geolink tổng hợp từ Eijournal