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
Sammendrag
Nye landsdekkende kart gir bedre kunnskap om naturskog. I februar 2024 fikk Miljødirektoratet i oppdrag å etablere en første versjon av et offentlig
Sammendrag
NIBIOs eksperter på skog og kunstig intelligens (KI) trener opp datamodeller til å kjenne igjen enkelttrær i skogen. Utgangspunktet er data fra laserskanning. Jobben er enorm. Målet: Å gå fra bestandsskogbruk til forvaltning av skog på enkelttrenivå.
Forfattere
Johannes BreidenbachSammendrag
Presentation
Forfattere
Johannes BreidenbachSammendrag
INFOBIOM is a SNS-funded network of Nordic researchers that brings together experts in forest monitoring and biodiversity. The network is led by Johannes Breidenbach (NIBIO) and includes NINA, LUKE, SYKE, SLU, and Uni Copenhagen as partners. The Earth's biodiversity suffers a catastrophic decline due to human impact on the environment. In response, a comprehensive, ambitious, long-term strategy for protecting nature and reversing the degradation of ecosystems, that includes actions and commitments to halt biodiversity loss, has been adopted by the European Commission. Forest ecosystems, including Boreal forests, represent one of the most species-rich habitat types worldwide. However, biodiversity is notoriously difficult to map and monitor. INFOBIOM will address the indicators used in assessment of habitat quality and hence the preservation of biodiversity.
Forfattere
Johannes BreidenbachSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Johannes BreidenbachSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Maria Åsnes Moan Stefano Puliti Rasmus Astrup Ole Martin Bollandsås Terje Gobakken Maciej Wielgosz Hans Ole Ørka Lennart NoordermeerSammendrag
Abstract The site index (SI) describes a site’s potential to produce wood volume. Accurate information on SI in young forests is essential for planning thinning operations and projecting future growth and yield. For tree species that form annual branch whorls, information on interwhorl distances along the stem may be used to determine the SI in young forests. Branch whorls, and consequently tree height growth trajectories, can be detected automatically using deep learning on very dense laser scanning data. In the current study, we demonstrate this approach in a case study in a young Norway spruce forest. We trained a pose estimation Convolutional Neural Network and detected branch whorls of 97 dominant trees in 54 plots scanned with mobile laser scanning data. We predicted SI determined from detected branch whorls in three different sections of each tree, selected in the stem height range between 2.5 and 8 m: all whorls, the lowest six whorls, and whorls selected with an automatic selection procedure. We compared the obtained SI to the SI determined from field-measured branch whorls. Obtained values of precision, recall, and F1 score for the branch whorl detection were 0.66, 0.58, and 0.62, respectively. Values of root mean square error and mean differences between reference and predicted SI ranged between 19.8%–20.9% and −3.6%–4.0%, respectively. Although the tested approach showed potential for SI determination in young forests, the obtained errors were large. This was due to detection errors and high sensitivity to small changes in height increment. These issues highlight the need for further research to improve branch whorl detection accuracy and address challenges associated with determining the SI in young forests.
Forfattere
Volkmar Timmermann Henrik Antzée-Hyllseth Isabella Børja Nicholas Clarke Jostein Gohli Paal Krokene Christian Kuehne Torstein Kvamme Helge Meissner Nina Elisabeth Nagy Ole Jakob Bae Næss Joyce Machado Nunes Romeiro Sverre Solberg Arvid Svensson Bjørn Økland Wenche AasSammendrag
Skog dekker nærmere 40 % av Norges landareal. Skogene bidrar til karbonbinding både over og under bakken, forsyner oss med råvarer, spiller en viktig rolle for friluftslivet og er leveområdet for utallige arter. Skogens viktige rolle som leverandør av slike økosystemtjenester forutsetter imidlertid et intakt skogøkosystem, en god skoghelse og en langsiktig og bærekraftig forvaltning. Skogens helsetilstand påvirkes i stor grad av klima og værforhold, enten direkte ved tørke, frost, snø og vind, eller indirekte ved at klimaet påvirker omfanget og spredningen av soppsykdommer og insektangrep. Klimaendringene og den forventede økningen i klimarelaterte skogskader gir store utfordringer for forvaltningen av framtidas skogressurser. Det samme gjør invaderende skadegjørere, både allerede etablerte arter og nye som kan komme til Norge i nær framtid. Uansett hvilke utfordringer skogen står overfor, er det viktig med langsiktige skogovervåkingsprogrammer for å kunne oppdage endringer og iverksette tiltak mot truslene. I denne rapporten presenteres resultater fra skogskadeovervåkingen i Norge i 2024 og trender over tid for følgende temaer: 1. Landsrepresentativ skogovervåking; 2. Intensiv skogovervåking; 3. Barkbilleovervåkingen 2024: Fortsatt høye fangster i stormrammede områder; 4. Overvåking av fremmede trelevende insekter; 5. Almesyken sprer seg til nye områder; 6. Overvåking av askas naturlige foryngelse i skog angrepet av askeskuddsyke; 7. Andre spesielle skogskader i 2024.
Sammendrag
Fra og med 2026 skal Norge rapportere naturregnskap til EU via Eurostat. Miljødirektoratet og SSB har hovedansvaret for denne rapporteringen. NIBIO har blitt spurt om å utarbeide naturregnskap for økosystemtjenesten global klimaregulering, basert på Norges nasjonale klimagassregnskap for arealbrukssektoren. Første versjon av dette naturregnskapet presenteres i denne rapporten. Global klimaregulering omfatter primær karbonlagring (frivillig), netto karbonlagring og karbonlager (obligatorisk). Netto karbonlagring (tilsvarer netto CO2-opptak) og karbonlager beregnes etter metodikken fra arealbrukssektoren. Resultater for 2023 viser at skog har størst netto årlig lagring av karbon og størst karbonlager, mens dyrket mark og bebygd og opparbeidet areal har netto tap av karbon. Landsskogtakseringen benyttes som aktivitetsdata, og arealbeskrivelser i Landsskogtakseringen er oversatt til EUs økosystemtypologi (nivå 1), med 10 økosystemtyper (marine økosystem er ikke inkludert). Rapporten kobler arealbrukskategorier fra klimagassregnskapet til økosystemtypene, og viser fordeling av areal og karbonlager per type. Dette er en første testrapportering (for året 2023), som grunnlag for rapportering for året 2024 til Eurostat i 2026. Anbefalinger videre for metodisk utvikling, bedre estimater for karbonlager og vurdering av primær karbonlagring og jordkarbon for fremtidige rapporteringer er beskrevet avslutningsvis i rapporten.
Sammendrag
Landsskogtakseringen er et omfattende og landsdekkende informasjonssystem for skog basert på utvalgskartlegging. Man skal gjennom Landsskogtakseringen få fram viktige utviklingstrekk ved våre skoger, og dekke samfunnets behov for ressurs- og miljøinformasjon om skog. Utvalgskartlegging av ressurs- og miljødata har ulike formål: • Dokumentere omfanget av skogressursene, f. eks. arealfordeling, tømmervolum og treslagsfordeling • Dokumentere hvordan ressursene endrer seg over tid, f. eks. endringer av arealtilstand, tilvekst og avgang av trevirke osv. Eksempel, • Dokumentere hvordan arealbruken påvirker skogens økosystem, og kulturlandskapet. • Registrere langsiktige endringer som skyldes ytre påvirkning