Aerofotod ja satelliidipildid sisaldavad mitmekesist ja unikaalset teavet inimtegevuse mõjude kohta Maal. Nende alusel saab selgitada ka Eesti metsades toimuvat, eelkõige teha kindlaks lageraiealade ulatust.

AEROFOTOD JA SATELLIIDIPILDID ON INFOTALLETAJAD Maapinnast kõrgemale tõustes saame parema ülevaate sellest, mis on allpool. Kõrgemalt vaadates avardub vaateväli ja näeme suuremat maa-ala korraga. Kui meil on samadest paikadest alles varasemaid pilte, saame otsustada, mis on nüüd teisiti kui enne. Teabe talletajana on piltidel põhimõtteline eelis, võrreldes vaatlemise ja muljetekogumisega: nad säilivad muutumatuna. Kui ilmnevad uued huvid või erimeelsused, võib vanad pildid uuesti välja võtta ja otsida sealt nimelt seda infot, mis parajasti huvi pakub.

Aerofotod ja satelliidipildid lubavad teha korduvmõõtmisi samadest paikadest maapinnal. Eriti sobivad on satelliidipildid, sest nende puhul on korduvpildistamine juba ette programmeeritud. Korduvpildistamine annab ainulaadse võimaluse jälgida inimtegevuse avaldusi Maal. Metsades on neist üks tavalisimaid lageraie. Piltide aegrea alusel saab jälgida lageraiealade pindala muutusi nii globaalselt – kogu maakeral – kui ka lokaalselt, näiteks Eestis.
Keskmise ruumilise lahutusega satelliidi Landsat piltide aegrida ulatub tagasi 1980. aastate keskpaigani. Seni on see kõige pikemaajalisem katkematu pildirida. Keskmise ruumilise lahutusega piltideks peetakse praegu neid, mille väikseima eristatava ala, piksli suurus on kümmekond kuni mõnikümmend meetrit. Selline satelliidipilt fikseerib isegi veerandi hektari suuruse metsatuka kadumise maapinnalt.

SATELLIIDIPILTE SAAB TELLIDA , OLENEVALT EESMÄRGIST JA RAHAKOTI SUURUSEST
Satelliitidelt ja lennukeilt tehtavate kaugseirepiltide valik on praegusel ajal üsna mitmekesine. Pildid erinevad üksteisest piksli suuruse poolest. Viimastel aastatel tööd alustanud satelliitide Ikonos ja Quickbird piltidel on pikslite suurus ligikaudu võrreldav aerofotode omaga. Mida täpsem on pilt ning mida väiksem on piksli suurus, seda kallim on enamasti pilt. Kui suurte mõnesajameetriste pikslitega pilte võib saada peaaegu tasuta, siis meetrisuuruste pikslitega pildil kujutatud maapinna ruutkilomeetri hind maksab mõnisada krooni. Samuti erinevad pildiread suuresti selle poolest, kui sageli neid korratakse. Näiteks ilmastikusatelliitide puhul võib korduspildistamise sagedus olla isegi paar korda päevas,satelliitidel Landsat ja Spot aga kord või kaks kuus. Spoti pilte 1990. aastate algusest on muide kasutatud ka kogu Eesti ala katva kaardiseeria Eesti baaskaardi koostamiseks.
Piltide kasutajate huvid on erisugused. Mõned tarbijad vajavad sagedasi kordusmõõtmisi suhteliselt väikese ruumilise lahutusega piltidena. Nad eelistavad pilte, millel on suured pikslid. Niisuguseid pilte kasutatakse ilmaennustusel meteoroloogias, kus ilma kujunemist hinnatakse rõhkkondade pilvepööriste liikumise järgi. Sel puhul üksikasjad pigem segavad. Sääraseid üsna odavaid pilte kasutatakse metsanduses, hindamaks kontinentaalseid metsavarusid, jälgimaks metsatundra piiri muutusi Euraasia ja Põhja- Ameerika polaaraladel ning mõõtmaks kõrbe ja savanni omavahelise piiri liikumist Saheli vööndis Aafrikas. Eesti pindala väiksuse tõttu pole meie metsanduses otstarbekas kasutada sageli korratavaid, kuid suurte, kilomeetriste pikslitega satelliidipilte.
Teistsuguste huvidega pildikasutajad võivad vajada suurimat võimalikku ruumilist lahutust. Korduspildistamine ei pruugi seejuures olla kuigi sage. Niisuguseid nõudmisi esitab kaardistamine, sealjuures ka korrapäraselt uuendatav metsakaardistamine. Eesti metsi kaardistatakse praegu valdavalt aerofotode alusel. Võrreldava, väga suure ruumilise lahutusega satelliidipilte kasutab Eestis põllumajandusregistrite ja informatsiooni amet PRIA. Nende eesmärk on hinnata künnimaa pindala Eestis üksikute põldude kaupa.
Kolmandad tarbijad vajavad mõlemat, nii suurt ruumilist lahutust kui ka sagedast korduspildistamist. Ühtlasi on vajalik, et tulemused jõuaksid kiiresti tarbijani. Sellised nõuded on näiteks sõjaväeluurel. Ka metsanduses oleks vahel tarvis sääraseid pilte, et kiirelt arene - vatele sündmustele kohe ja õigesti reageerida. Kui üksteise järel ostetavate piltide hind ei oleks liiga kõrge, saaks nende abil varakult avastada näiteks suviseid metsatulekahjusid.
Niisiis oleneb satelliidipildi hind eeskätt piksli suurusest. Seetõttu valitakse kogu riigi ala katvate andmestike tarbeks paratamatult keskmise ruumilise lahutusega pildid, mille piksli suurus on kümmekond kuni mõnikümmend meetrit: need ei ole ülemäära kallid. Üks komplekt kogu Eestit katvaid keskmise ruumilise lahutusega satelliidipilte maksab praegusel ajal ligi sada tuhat krooni.
Tartu observatooriumisse on aastate jooksul ostetud kogu Eesti ala kattev satelliidipiltide andmestik. Nimetatud numbrilised pildid on satelliidi Landsat skanneri Thematic Mapper (TM) pildid, mille aegrida ulatub maailmas tagasi aastasse 1982. Just tolle aasta juulikuus lasti orbiidile esimene Landsati TM-seeria skannerit kandev satelliit, mis hakkas maapealsetesse vastuvõtujaamadesse pilte edastama. Eestis on varaseimad Landsati TM pildid teada 1985. aastast. Et hinnata metsades toimunud suuri muutusi – lageraiete ulatust vms. – maakondade ja valdade kaupa, on piksli suurus 30 meetrit maapinnal täiesti piisav.

LAGERAIED VIRUMAA – ALUTAGUSE NÄITEL
Landsati TM pilte kasutades saab ülevaate muutustest Eesti metsades viimase poolteise aastakümne jooksul. Võtame näiteks vaatluse alla Virumaa ja Alutaguse piirialal tehtud lageraied. Need vallad erinevad üksteisest nii metsasuse kui ka riigimetsa osakaalu poolest. Siinseid metsi on räsinud 2001. aasta juulikuu torm. Teatavasti murdis see torm tormijärgse hinnangu kohaselt metsa 4000 hektaril riigimaal ja samavõrra ka erametsamaal.
Satelliidipiltidest on kasutatud satelliidi Landsat skanneri Thematic Mapper talviseid lausalise lumikattega oludes tehtud pilte märtsikuust aastail 1987, 1996, 2001 ja 2003. Võrreldes teistest aastaaegadest pärit piltidega, on talvistel piltidel üks eelis: tumedate metsade ja heledate lumeväljade vaheline kontrast on kõige selgem. Lagedad lumeväljad võivad seejuures olla ka üsna väikesed, nagu seda tihti ongi raiesmikud metsas. Raiesmikel või üldse metsas aset leidnud muutusi saab seda täpsemalt kindlaks teha, mida suurem on nii heledusetumeduse kontrast kui ka pindala muutus. Kui metsa on oma senisel kohal üldse pole, nagu lageraiealadel, on tumeda metsa asendumine heleda lumelagendikuga kohe näha.
Ühtlasi selgitasime, kuivõrd erineb satelliidipiltidelt kaardistatud metsamaa pindala Eesti põhikaardil esitatud andmetest. Metsamaa tegelikku pindala maakonnas või vallas on oluline teada, et teha kindlaks, kui suure osa üldisest metsavarust hõlmab raiutud pind. Samas saame hinnata, kui palju on puiduvarusid lähiaastateks, võttes arvesse puistute vanust. Otsused satelliidipiltidelt kaardistatud lageraielankide kohta on tehtud riigimetsade andmebaasi ning riigimetsa eralduste piire arvestades. Riigimetsas tehtu üle on aastaid peetud arvet, see on andmebaasina alles ning kontrollitav. Sellele tuginedes saame anda hinnanguid ka erametsas ja omanikuta metsas toimunule. Paraku on andmebaas erametsades toimunu kohta kogu Eesti kohta äärmiselt puudulik.
Analüüsisime, kui palju on suurenenud lagedaks raiutud metsaalade pind, kuidas nad jaotuvad ajaliselt ja omaniku järgi jne. Esiteks jälgisime, kui palju on lagedaks raiutud alasid lisandunud viimase 16 aasta jooksul, s.o. aastail 1987–2003. Enamasti on uuritud valdades uusi lageraiealasid aastas lisandunud vähem kui 1% valla metsamaast. Et kõigist metsadest ühtemoodi lageraiega üle käia, tuleks raieringi pikkuseks keskmiselt sada aastat.
Selgus, et poolteise aastakümne kestel ei ole erametsades ja omanikuta metsades aasta jooksul tehtud rohkem lageraiet kui sama valla riigimetsas. Tõsi, kui arvet pidada vaid viimase mõne aasta kohta, siis on tendents teine. Viimastel aastatel on erametsades raiutud lageraielankide pindala ületanud sama valla riigimetsa lageraielankide pindala ligi kaks korda. Erinevused keskmistuvad ajavahemiku pikenedes seetõttu, et lageraielankide pindala praegustes erametsades oli 1980. ja 1990. aastate vahetusel tühine. Nii riigi- kui ka erametsades on viimase kümnendi jooksul lagedaks raiutud üha rohkem metsi. Viimaste aastate ja kümmekonna aasta taguste raiesmike pindala erinevus on Virumaal suurem neis valdades, kus soometsad hõlmavad väikest osa metsamaast. Satelliidipiltidelt võib järeldada, et eri metskondadel on erisugused raiumistavad. Näidetena olgu toodud kaks ulatuslikke metsaalasid haldavat metskonda: Iisaku metskond Iisaku vallas ja Sonda metskond Sonda vallas. Iisakus pole lageraiete kasvutempo olnud viimase viieteistkümne aasta kestel kuigi suur ning seetõttu võib samamoodi jätkata. Sonda metsadesse on aga tekkinud nii ohtralt lagedaid alasid, et seal peab raiumine juba lähiaastatel aeglustuma.

VILJAKAMATES KASVUKOHTADES ÜLERAIED, VÄHEVILJAKATES ALARAIED
Võtsime vaatluse alla, kuidas jagunevad lageraied metsakasvukohatüüpide järgi. Kuigi riigimetsade andmebaas sisaldab teavet metsakasvukohatüüpide kohta, pole neid korraldamata era- ja omanikuta metsade kohta. Seetõttu võtsime kogu Eestis metsatüüpide eristamise aluseks digitaalse mullakaardi. Otstarbekas oli lageraiealade paiknemist eri metsakasvukohatüüpides kirjeldada suurema pinna, suurema terviku piires, kus oleksid esindatud võimalikult mitmekesised kasvuolud. Mullatüüpide mitmekesisuselt sobis uuritavaks pinnaks ligi ühe maakonna pindala. Võtsime näitliku vaatluse alaks Järva maakonna, mis paikneb enam-vähem Eesti keskel.
Kuidas jagunesid lageraiealad metsakasvukohatüüpide järgi Järvamaal? Kõrvutasime lageraiete pindalasid eri kasvukohatüüpides ja nende levikut maakonnas. Laanemetsade kasvukohatüübis (mullakaardi järgi K-mullad) oli raiesmikke ligi kaks korda rohkem kui laanemetsi. Salumetsade kasvukohatüübis (mullakaardi alusel Kgmullad) oli raiesmike suhteline pindala, võrreldes maakonna salumetsade pindalaga, poolteist korda suurem. Madalsoo metsakasvukohatüübis oli raiesmike pindala kaks korda väiksem sama tüüpi metsade osakaalust maakonnas. Rabametsa kasvukohatüübis oli raiesmikke viis korda vähem kui sama tüüpi metsi. Niisiis ilmnes selge tendents: viljakamates kasvukohtades (laanemetsades ja salumetsades) oli raiutud keskmisest raiemahust tunduvalt rohkem, viletsamates kasvukohtades (madalsoos ja rabametsas) aga märksa vähem. Teisisõnu: viljakamatel kasvukohtadel on tehtud üleraiet ja väheviljakatel alaraiet. Kontrastse näitena võib kõrvutada laane- ja rabametsa kasvukohatüüpe. Raiesmike pindalade erinevus on neis kümnekordne.
Kokkuvõtteks: kõige kiiremini ja veatumalt saab Eesti metsades tehtavaid lageraieid analüüsida satelliidipiltide põhjal. Kogemuste järgi võib väita, et üsna odavatelt Landsati piltidelt saab usaldusväärselt eristada lageraiealasid, mis on suuremad kui kuus-seitse pildi pikslit: nende pindala on seega 0,3–0,4 hektarit. Enamikku Eesti raiesmikke saab niimoodi üles leida. Kogu Eesti metsi hõlmav inventuur oleks väga kallis, kuid satelliidipiltide alusel võib metsadest saada ülevaate ligikaudu 100 000 krooni eest.