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.
2026
Forfattere
Liv Guri VelleSammendrag
Nyheitssak på NRK Kveldsnytt om landskapsbrannen i Ålesund. Intervju om årsaker til brannen og viktigheita av brannfare i kommunale ROS-analyser.
Forfattere
Liv Guri VelleSammendrag
Kronikk om at når røyken stiger fra kystlyngheia om vinteren, er det et tegn på aktiv forvaltning av denne kritisk truede naturtypen.
Forfattere
Liv Guri VelleSammendrag
Ei nyheitssak i NRK Møre og Romsdal om årsaker til ukontrollerte brannar i landskapet, og faren for at dette kan skje igjen. Intervju som blei til skriftleg sak på NRK sine nettider.
Forfattere
Liv Guri VelleSammendrag
Et foredrag som oppsummerer forskning på semi-naturlig natur i gruppen Kulturlandskap og biomangfold, NIBIO. Tar opp eksempler på hvem, hva og hvor - og på hvilke måter forskningen er tidsaktuell for norsk arealforvaltning.
Forfattere
Liv Guri VelleSammendrag
Et foredrag om rødlista for naturtyper 2025 og generelle endringer fra lista fra 2018, med vekt på sanddynemark. Foredraget tar for seg status, påvirkningsfaktorer og prognoser.
Sammendrag
Utkastet til skjøtselsplan for det helhetlige kulturlandskapet i Sølen landskapsvernområde i Rendalen er utarbeidet på oppdrag fra verneområdestyret. Denne rapporten inneholder både en Generell Del (Bele mfl. 2017) og en Spesiell Del utarbeidet for Sølen. I Generell Del beskrives det nærmere hva en skjøtselsplan er, og hva den inneholder. Det er beskrevet en rekke kulturavhengige naturtyper som er vanlige i fjellet, og kva slags hensyn man må ta i forhold kulturminnene når restaurerings- og skjøtselstiltak skal planlegges og settes i gang. Spesiell Del beskriver forholdene og verdiene ved et utvalg av setrene i Sølen mer spesifikt, slik som forvaltingsstatus, brukshistorien til landskapet, registrerte kulturminner, kulturavhengige naturtyper og det biologiske mangfoldet. Det er valgt ut referanseområder for de ulike naturtypene som ble registrert i området, og definert bevaringsmål, beskrevet skjøtselsbehov og gitt forslag til ei prioritert tiltaksliste. Skjøtselsplanen ble utarbeidet som et utkast til Sølen verneområdestyre, som vedtok den med noen mindre endringer den 20. februar 2026.
Forfattere
Josef Taher Eric Hyyppä Matti Hyyppä Klaara Salolahti Xiaowei Yu Leena Matikainen Antero Kukko Matti Lehtomäki Harri Kaartinen Sopitta Thurachen Paula Litkey Ville Luoma Markus Holopainen Gefei Kong Hongchao Fan Petri Rönnholm Matti Vaaja Antti Polvivaara Samuli Junttila Mikko Vastaranta Stefano Puliti Rasmus Astrup Joel Kostensalo Mari Myllymäki Maksymilian Kulicki Krzysztof Stereńczak Raul de Paula Pires Ruben Valbuena Juan Pedro Carbonell-Rivera Jesús Torralba Yi-Chen Chen Lukas Winiwarter Markus Hollaus Gottfried Mandlburger Narges Takhtkeshha Fabio Remondino Maciej Lisiewicz Bartłomiej Kraszewski Xinlian Liang Jianchang Chen Eero Ahokas Kirsi Karila Eugeniu Vezeteu Petri Manninen Roope Näsi Heikki Hyyti Siiri Pyykkönen Peilun Hu Juha HyyppäSammendrag
Climate-smart and biodiversity-preserving forestry demands precise information on forest resources, extending to the individual tree level. Multispectral airborne laser scanning (ALS) has shown promise in automated point cloud processing, but challenges remain in leveraging deep learning techniques and identifying rare tree species in class-imbalanced datasets. This study addresses these gaps by conducting a comprehensive benchmark of deep learning and traditional shallow machine learning methods for tree species classification. For the study, we collected high-density multispectral ALS data (>1000 pts/m2) at three wavelengths using the FGI-developed HeliALS system, complemented by existing Optech Titan data (35 pts/m2), to evaluate the species classification accuracy of various algorithms in a peri-urban study area located in southern Finland. We established a field reference dataset of 6326 segments across nine species using a newly developed browser-based crowdsourcing tool, which facilitated efficient data annotation. The ALS data, including a training dataset of 1065 segments, was shared with the scientific community to foster collaborative research and diverse algorithmic contributions. Based on 5261 test segments, our findings demonstrate that point-based deep learning methods, particularly a point transformer model, outperformed traditional machine learning and image-based deep learning approaches on high-density multispectral point clouds. For the high-density ALS dataset, a point transformer model provided the best performance reaching an overall (macro-average) accuracy of 87.9% (74.5%) with a training set of 1065 segments and 92.0% (85.1%) with a larger training set of 5000 segments. With 1065 training segments, the best image-based deep learning method, DetailView, reached an overall (macro-average) accuracy of 84.3% (63.9%), whereas a shallow random forest (RF) classifier achieved an overall (macro-average) accuracy of 83.2% (61.3%). For the sparser ALS dataset, an RF model topped the list with an overall (macro-average) accuracy of 79.9% (57.6%), closely followed by the point transformer at 79.6% (56.0%). Importantly, the overall classification accuracy of the point transformer model on the HeliALS data increased from 73.0% with no spectral information to 84.7% with single-channel reflectance, and to 87.9% with spectral information of all the three channels. Furthermore, we studied the scaling of the classification accuracy as a function of point density and training set size using 5-fold cross-validation of our dataset. Based on our findings, multispectral information is especially beneficial for sparse point clouds with 1–50 pts/m2. Furthermore, we observed that the classification error follows a power law ɛ(m)≈m−α as a function of the training set size m, and the classification error of the point transformer reduced significantly faster with increasing training set size compared to RF.
Sammendrag
Farm animal welfare is assessed for compliance with legislation and labelling schemes, to evaluate the impacts of management change and for animal welfare research. Here, we ask: how can we assess how the animal experiences its life on farm? Animal welfare is what the animal experiences and spans from very negative to very positive emotional states. Welfare is influenced by nutrition, the environment, health and the behavioural interactions that animals have, integrated through the impacts that these have on the mental state of the animal. Whilst we can often readily measure and describe the conditions under which the animal is housed on farm (inputs), and the physical state of the animal within these conditions, these are not sufficient to tell us what the animal is experiencing. The Gold Standard for animal welfare, therefore, would be a measure that tells us something about the mental state of the animal. Currently, this is not considered a directly measurable entity, and it may remain a hypothetical rather than a realistic construct in welfare assessment. Thus, welfare assessment relies on a series of measurable outputs, or indicators, that serve as proxies for the welfare state. Emotional state and welfare are then inferred from these measures. Animal-based measures are considered the most relevant to understanding animal experience, although these require rigorous assessment of the validity and reliability of measurement. Many animal-based measures rely on the assessment of behaviour. These may be ongoing changes in response, such as approach or avoidance, facial expression, Qualitative Behaviour Assessment and circadian rhythms or complex patterns of behaviour, such as preferences, motivational priorities, or perceptions, which allow deeper insight into the likely mental state of the animal. Many measures are only suitable for research purposes at present and can be challenging to assess on farm, but some may be amenable to the use of sensors or automated methods in the future. These have technological and ethical challenges to overcome and require an understanding of what is being measured and how this relates to the animal’s mental state but may offer opportunities for continual assessment of animal behaviour and welfare in the future. Currently, however, theoretical understanding of animal welfare, particularly positive welfare and cumulative ‘Quality of Life’, is not well-captured in existing on−farm welfare assessment. We conclude that there is a need for a more comprehensive and integrated approach to the development of methods that can truly address the animal’s experience on farm.
Sammendrag
Somrane 2024 og 2025 kartla NIBIO vegetasjon i eit område på 38 km2 i Hol kommune. Resultata syner at området har eit stort unytta beitepotensial.
Sammendrag
Etter utbyggingen av E18 Arendal-Tvedestrand har det vært stort søkelys på forekomst av sulfidholdige bergarter som ble avdekket under anleggsarbeidet, og bekymring for at veifyllinger og steinmasser vil kunne gi sur avrenning og giftige konsentrasjoner av metaller. Som en del av tiltaksplanen er det, for å avbøte sulfidoksideringseffekter, tilført skjellsand til disse deponiene. NIBIO tok over miljøovervåkningen høsten 2024. Denne rapporten vurderer tilstand og utvikling for berørte vassdrag på relevante parametere for sulfidoksideringseffekter seks år inn i driftsfasen for veistrekningen. Alle eksisterende data med relevans for miljøovervåkningen er benyttet. I store trekk kan man si at de avbøtende tiltakene har hatt positiv effekt på forsuringsparametere i vassdragene, men også medført økt pH, ANC samt økt innehold av alle hovedioner som igjen gir økt konduktivitet. Konsentrasjon av hovedioner og konduktivitet synes imidlertid å ha vært avtakende de siste årene. I tre av de seks vassdragene vurderes det at tilstand og trender er gode for relevante parametere, og overvåkningen kan avsluttes/nedskaleres. I de øvrige vassdragene er det enten noe påvirkning på, usikker tilstand eller trend for en eller flere parametere.