Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2025
Forfattere
Magnus StenbrendenSammendrag
Norsk institutt for bioøkonomi har i 2024 utført vegetasjonskartlegging i deler av Lesja kommune, Innlandet fylke. Kartlagt areal er 75 km². Kartlegginga er gjort etter instruks for kartlegging i målestokk 1:20 000–50 000 (VK25). Det er laget vegetasjonskart og avleda temakart for sau- og storfebeite. Denne rapporten beskriver metode for kartlegging, registrerte vegetasjonstyper og vegetasjonsfordeling i området. Det er gitt en omtale av beiteverdi og beitekapasitet, samt kortfattede råd om skjøtsel og utnyttelse av beitet.
Forfattere
Magnus StenbrendenSammendrag
Sommeren 2024 kartla NIBIO et område fra de nedre delene av Lordalen og øst til Bøsetre i Lesja. Arbeidet er en fortsettelse av tidligere kartlegginger gjennomført i perioden 2018–2021. Det kartlagte arealet utgjør nå ca. 430 km². Dette tilsvarer ca. 20 % av landarealet i Lesja kommune.
Forfattere
Magnus StenbrendenSammendrag
Kvaliteten på beitene i utmarka i Bykle er omtrent som gjennomsnittet for Agder. Dette er under landsgjennomsnittet, men utmarka er ingen begrensende ressurs for landbruket i regionen. Utnyttelsen er lav og det er store, ledige beiteressurser.
Sammendrag
Til tross for betydelig innsats for å fremme et multifunksjonelt jordbruk i Europa, dominerer fortsatt produksjonsorienterte tilnærminger på gårdsnivå. Antagelig må det sterkere økonomiske og sosiale insentiver til for å motivere gårdbrukere til å ta i bruk mer bærekraftige metoder.
Forfattere
Anne B. NilsenSammendrag
NIBIO produces Green Structure Maps (GSM) for Norway that cover built-up areas, including cabin areas. GSM is a hybrid product based on information from remote sensing data and detailed national vector datasets such as roads, water, buildings, and land use. GSM contains 8 classes: Ground, Shrub, Tree, Grey, Road, Water, Building, and Agriculture. QGIS is excellently suited for visual control of GSM. Based on the size of the dataset (number of polygons), a significant random sample of each class is selected to check whether it is correctly classified. You can organize the map layers into different themes, set up QGIS with multiple map windows showing different themes and zoom levels, and use existing plugins to jump from polygon to polygon and compare with aerial images and code whether the classification is correct or not - quickly and efficiently. More comprehensive statistics can then be calculated, and the results can be compared against the requirements to determine if the GSM meets the standards.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Tove Vaaje-KolstadSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Tove Vaaje-KolstadSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Jostein VasseljenSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Jostein VasseljenSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag