Monilähdetietoa hyödyntävien karttaopasteiden tarve puunkorjuussa : Haastattelututkimus hakkuukoneenkuljettajille

Abstract

Uudet julkiset suurten tietomassojen paikkatietoaineistot ja menetelmät maaston ja puuston kuvaamiseksi mahdollistavat tiedon uudenlaisen hyödyntämisen puunhankinnan suunnittelussa ja toteutuksessa. Tutkimuksen päätavoitteena oli selvittää hakkuukoneenkuljettajien näkemys uusien, monilähdetietoa hyödyntävien opastavien karttasovellusten tarpeesta ja merkityksestä koneellisessa hakkuussa. Päätavoitteen lisäksi tutkimuksessa selvitettiin kokonaiskuvaa haastateltavien työstä, työn suunnittelusta ja siihen vaadittavasta informaatiosta. Tutkimuksessa haastateltiin 24 hakkuukoneenkuljettajaa, joilla oli pitkä kokemus (ka 15,7 vuotta) koneellisesta hakkuusta. Hakkuun suunnittelun suurimpina tiedontarpeina oli kohteen kulkukelpoisuustiedon ja leimikon erityiskohteiden esittäminen. Tiedon tarve kasvoi maastoltaan vaikeilla kohteilla sekä pimeään ja lumipeitteiseen talviaikaan hakattaessa. Myös tiedon tarve koneen komponenttien kunnosta koettiin suureksi. Kuljettajien ensikokemuksen perusteella muodostunut näkemys esitetyistä karttaopasteista oli varsin positiivinen. Merkitykseltään suurimmiksi koettiin jo käytössä olevat karttapohjat, kuten peruskartta ja ilmavalokuva. Kulkukelpoisuutta, sekä kantavuutta että rinnejyrkkyyksiä, esittäneet karttaopasteet koettiin hyvin tarpeellisiksi. Erot karttaopasteiden välisissä merkityksissä olivat kuitenkin suhteellisen pienet ja kaikki esitetyt opasteet koettiin merkitykseltään vähintään kohtalaiselle tasolle. Maaston kulkukelpoisuutta kuvaavalla karttapohjalla esitetty ajouraennuste sai yli puolelta kuljettajista merkityksen suuri tai erittäin suuri vaikkakin useat epäilivät ajouraennusteen tarkkuutta ja luotettavuutta. Yleiskuvaksi voidaan muodostaa se, että muutama hyvä karttaopaste on riittävä ja kartalle esitettävä tieto tulisi olla visuaalisesti selkeä ja määrällisesti alhainen. Tiedon tarve ja karttapohjaisen opastuksen merkitys oli kuljettajien kokemustasosta riippumaton, joten opastavista karttajärjestelmistä olisi apua koko kuljettajakunnalle. Kun tarpeeseen sopivaa tarkkaa ja oikein esitettyä karttaopastetta saadaan käyttöön, se antaa mahdollisuuden parantaa paitsi työn tuottavuutta, myös työn jäljen laatua, harvennusten kasvukykyä, työturvallisuutta, koneiden käyttökuntoa sekä operaatioiden keston ennustettavuutta. Tarkkaan monilähdetietoon perustuvan karttapastuksen potentiaalin voidaan arvioida olevan 5–15 % nykytilan kustannustehokkuudesta koneellisessa puunkorjuussa. Tutkimus kuului DIGILE OY:n tutkimusohjelmaan “Data to Intelligence (D2I)”, ja se toteutettiin Forest Big Data-hankkeen Task 3:n “Intelligent and Self-learning Decision Support Systems” sisällä. Hanke toteutettiin yhteistyössä Ponsse Oyj:n, Luonnonvarakeskuksen ja Itä-Suomen Yliopiston kanssa.