1.- Improve forest resilience and adaption to climate change

Glavni cilj projekta je očuvanje i zaštita bioraznolikosti u šumskim područjima, poticanjem šumarija i drugih organizacija koje su odgovorne za upravljanje staništima sa detaljnim i modernim nadzorom iz zraka. Specifični ciljevi su ubrzavanje reakcije na nove opasnosti, zaštita i obnova prirodnih dobara omogućavajući šumarijama da odaberu najučinkovitije intervencije, poboljšavanje znanja šumarskih inženjera, podizanje svijesti o vrijednostima šuma i uspostavljanje prekogranične suradnje šumarija.

The project set the overall objective of contributing to preservation and protection of biodiversity in forest areas by supporting forestries and other organizations responsible for managing habitats in detailed, up-to-date monitoring with airborne imaging. As specific objectives it accelerates reactions to emerging hazards, protects/restores natural assets by enabling forestries to select most efficient interventions, improves knowledge of forest engineers, raise awareness on forest values and sets up cross border cooperation of forestries.

V projekte iWald sa vyvíja systém, ktorý vlastníkom lesov umožňuje získať realistické a technicky spoľahlivé možnosti trvalo udržateľného obhospodarovania lesov.

Zohľadňujú sa individuálne ciele vlastníka lesa (súkromný, komunálny, štátny), ako aj minimalizácia rizika lesného hospodárstva a udržateľná premena lesov pri zachovaní ekonomických, ekologických a sociálnych funkcií lesa. Jedným z hlavných výsledkov iWald bude „iWald App", ktorú je možné použiť na simuláciu procesov rastu lesa na smartfóne. Tá bude vybavená rôznymi vstupnými bariérami, takže aj lesný laik a vyučený lesník im nájde prístup k iWald. Medzi ciele patrí aktivizácia vlastníkov lesov, ktorí tak môžu svoj les priblížiť na hravej úrovni, prípadné zlepšenie akceptácie lesníckych zásahov verejnosťou prostredníctvom možnosti jednoduchej vizualizácie budúcich dôsledkov.

Komplexná metóda monitorovania veľkej lesnej plochy s využitím inovatívnych techník a dát. Aktivity projektu boli zamerané na komplexné znázornenie zmien lesných porastov a ich dynamiky (pomocou rôznych časových radov vzdialeností, údaje zo snímania) a prechod od bodového monitorovania (terénne merania na vzorkových pozemkoch) k veľkoplošnému monitorovaniu. Tým sa zvýši efektívnosť lesa opatrenia na ochranu a riadenie ekosystémov. Výsledky projektu boli prezentované vo forme publikácií a máp znázorňujúcich konkrétne zmeny v priebehu rokov. Okrem toho sa na informovanie širokej verejnosti využívalo rozhlasové a televízne vysielanie, stretnutia, brožúry a propagačné filmy.

Hlavnými cieľmi projektu boli:

Monitorovanie dynamiky porastu v Bielovežskom pralese (vrátane analýzy drevinového zloženia, sledovanie zmien v lesnom poraste spôsobených, okrem iného smrťou stromu) Analýza prirodzenej obnovy a zmladenia lesa vrátane úlohy medzier, Stanovenie/určenie kombinácie rôznych techník diaľkového prieskumu Zeme a súborov údajov, ktoré sú optimálne na monitorovanie lesa, Charakteristika mikroklímy Bielovežského pralesa, Propagácia Bielovežského pralesa pomocou multimédií.

Hlavné očakávané výsledky projektu:

• Podrobná analýza a mapy zobrazujúce v nasledujúcich rokoch informácie o Bielovežskom pralese: Charakteristika lesných porastov (rast

a biomasa, výška stromov, DBH, pokryv koruny a jej diverzita, diverzita lesa, drevinové zloženie, vertikálna štruktúra, biomasa a pod.), poloha a

veľkosť odumretých stromov, umiestnenie a veľkosť medzier, dynamika prirodzenej obnovy lesa a množstvo ležiaceho mŕtveho dreva.

• Mapa rastlinných spoločenstiev s identifikáciou rôznych druhov drevín;
• Vývoj metód monitorovania dynamiky Bielovežského pralesa s použitím malého počtu vzorových plôch a dodatočných údajov diaľkového prieskumu Zeme pokrývajúce celú študijnú oblasť;
• Hlavná letokruhová chronológia vybraných druhov drevín v Bielovežskom pralese;
• Unikátny geoportál obsahujúci vytvorené priestorové údaje o Bielovežskom pralese.

Climafor je metóda a softvér vo vývoji, ktorý umožňuje porovnanie bilancií uhlíka z dvoch lesníckych trás. Zohľadňuje uhlík sekvestrácia v lese, skladovanie v produktoch z dreva a substitučné efekty spôsobené používaním dreva (materiálu alebo energie). Zohľadňovanie otázky uhlíka v lesnom hospodárstve je vo Francúzsku čoraz dôležitejšie, čo vedie k výskumným a vývojovým projektom. Softvér Climafor reaguje na výzvu: zjednodušiť prístup k výpočtom uhlíka a skrátiť ich časovou náročnosťou. Použité zdroje údajov (výroba tabuľky, výpočtové koeficienty) sú dnes už dobre známe. Climafor ich integruje do jedného nástroja, ktorý si nevyžaduje žiadne špeciálne školenie. Výpočty sú okamžité a výsledky môžu byť použité priamo v lesnom uhlíkovom projekte. Výpočty vykonané softvérom sú založené na výrobných tabuľkách pre každý z nich druhov a rôznych koeficientov z výskumu. Softvér sa bude neustále vylepšovať aktualizáciou rôznych parametrov a pridávaním nových tabuliek. Pre v súčasnosti ho vyvíja IDF (Inštitút rozvoja lesného hospodárstva), pobočka výskumu a vývoja CNPF.

Obecnie identyfikowanie uszkodzeń wywołanych przez kornikowate opiera się w dużej mierze na fizycznych oględzinach drzewostanu. Tego rodzaju monitoring umożliwia stosunkowo łatwe wykrywanie uszkodzeń, kiedy są już one zaawansowane, natomiast trudniej jest wykryć ataki na wczesnym ich etapie.  W związku z tym podejmowano próby identyfikacji ataków kornika za pomocą satelitarnych map radarowych, które są dobrym wskaźnikiem potencjalnych uszkodzeń i można je traktować jako uzupełnienie precyzyjnej analizy oferowanej przez Arboair. Arboair Forest Mapper to usługa, która umożliwia analizę zdjęć za pomocą sztucznej inteligencji. Opracowany algorytm był trenowany przy wykorzystaniu próby ponad 200 000 drzew i sprawdzony przez leśników pod kątem merytorycznym.

Monitoruj swój las pod katem zagrożenia przez korniki w trzech prostych krokach:

1. Zbieranie danych: możesz samodzielnie obsługiwać drona lub zwróć się do nas - skontaktujemy Cię z naszymi partnerami, którzy posiadają specjalistyczne kompetencje i uprawnienia w zakresie obsługi dronów lub dostarczają wysokiej jakosci zdjęcia satelitarne.
2. Analiza: wykrywanie ataków kornika, identyfikacja i liczenie drzew, oznaczanie gatunków drzew, wykrywanie powalonych drzew.
3. Wyniki: przeglądaj na portalu Arboair, prześlij wyniki na własną platformę, pobierz do wykorzystania w QGIS, ArcGIS, Google Earth lub innym oprogramowaniu obsługującym dane GIS.

Działania projektu są nakierowane na uzyskanie całościowego obrazu zmian drzewostanowych w Puszczy Białowieskiej i ich dynamiki (poprzez użycie kilku serii czasowych różnych danych teledetekcyjnych) oraz zmianę punktowego monitoringu (pomiary na powierzchniach naziemnych) na powierzchniowy, w celu poprawy skuteczności prowadzonej na terenie Puszczy ochrony ekosystemów leśnych. Możliwe będzie również wnioskowanie o bioróżnorodności fragmentów Puszczy. Efekty działania opracowanego w projekcie systemu zostaną przedstawione w postaci opracowań i map wskazujących konkretne zmiany i ich przyczyny na przestrzeni lat.

Do głównych celów projektu zaliczono:

• Monitoring dynamiki drzewostanów w Puszczy Białowieskiej (m.in. analiza składu gatunkowego, monitoring zmian w drzewostanach powodowanych zamieraniem świerka i jesionu, ekspansją grabu, itd.),
• Analizę sposobów odnawiania się, odmładzania i regeneracji drzewostanów, w tym z wykorzystaniem naturalnie powstających luk,
• Opracowanie zestawienia różnego rodzaju technik i danych teledetekcyjnych, optymalnego dla potrzeb monitoringu lasów,
• Charakterystykę mikroklimatu Puszczy,
• Promocję Puszczy poprzez materiały multimedialne.

Główne rezultaty projektu:

• Szczegółowa analiza i mapy pokazujące na przestrzeni lat następujące informacje dla Puszczy Białowieskiej: charakterystyka drzewostanów (zasoby drewna na pniu, biomasa, średnia wysokość drzew i średnia pierśnica, pokrycie powierzchni przez korony drzew, różnorodność gatunkowa lasu, skład gatunkowy, budowa pionowa drzewostanu itd.), lokalizacja i zasoby martwego drewna, lokalizacja i wielkość luk, dynamika odnowy naturalnej lasu.
• Aktualna mapa zbiorowisk roślinnych wraz z identyfikacją poszczególnych gatunków drzew.
• Rozwój metod monitorowania drzewostanów Puszczy Białowieskiej przy wykorzystaniu niewielkiej liczby powierzchni naziemnych i dodatkowo danych teledetekcyjnych dla całego obszaru analizy.
• Stworzenie chronologii wzorcowej szerokości słojów i lat wskaźnikowych dla wybranych gatunków drzew.
• Stworzenie geoportalu zawierającego dane przestrzenne dotyczące Puszczy Białowieskiej.

C.A.F.E. to narzędzie pozwalające na optymalizację gospodarki leśnej w kontekście zarządzania kilkoma produktami, towarami i usługami ekosystemowymi, które są symulowane równolegle w przestrzeni i czasie dla wybranego przez użytkownika rozwiązania.

Główne zalety:

• Zmiana podejścia z ukierunkowanego na jeden cel na zestaw dóbr i usług ekosystemowych. 
• Poprawa wyników ekonomicznych na obszarach o niskiej produktywności poprzez oszacowanie i wycenę innych zasobów, które mogą dostarczać korzyści ze względu na ich wartość środowiskową. 
• Optymalne zarządzanie portfolio towarów i usług wytwarzanych w gospodarce leśnej. 
• Dostosowanie do konkretnych warunków poszczególnych lokalizacji. 
• Wyniki na różnych poziomach (działka, działka leśna, zlewnia etc.). 

C.A.F.E. jest narzędziem łączącym dynamiczne modelowanie ekohydrologiczne z optymalizacją wielokryterialną, dzięki czemu użytkownik może prowadzić gospodarkę leśną na podstawie kilku produktów jednocześnie i określać wagę każdego z tych celów/produktów. Oprogramowanie może być wykorzystywane w różnych regionach klimatycznych po wcześniejszej kalibracji modelowania ekohydrologicznego. Ponadto pozwala na zmianę skali przestrzennej analizy (przykładowo, z działki na zlewnię) poprzez integrację  modułu biofizycznego. Możliwa jest również symulacja różnych scenariuszy klimatycznych. Efektem jest zestaw możliwych rozwiązań, spośród których zarządca lasu może wybrać optymalne do zastosowania.

W ramach projektu Cross-Forest powstaje wspólna platforma dla otwartych danych o lasach i transgraniczny model danych (ontologia) dla Portugalii i Hiszpanii, której celem jest udostępnianie danych z inwentaryzacji lasów, map i innych informacji o lasach w formacie wzajemnie powiązanych, otwartych danych (LOD). Rezultatem projektu jest publiczne repozytorium (punkt końcowy), w którym publikowane będą dane o lasach zgodnie z opracowanym modelem, tak aby zapewnić ich ciagłą dostepnosć i aktualność. Ułatwi to korzystanie z danych dotyczących lasów wszystkim zainteresowanym podmiotom zajmującym się leśnictwem i badaniami naukowymi. 

Opracowywane są także dwa przykłady specyficznego zastosowania powstającego repozytorium:

• CAMBRIC - modelowanie ewolucji lasu i jakości drewna w różnych scenariuszach prowadzenia gospodarki leśnej. 
• FRAME - prognozowanie zachowania i rozprzestrzeniania się pożarów lasów na podstawie dokładnych informacji o materiałach palnych, mapach lasów i modelach rozprzestrzeniania się ognia. 

Przy rozwijaniu przykładowych zastosowań wykorzystywane są wysokowydajne technologie obliczeniowe (HPC) ze względu na ilość generowanych danych podlegających przetwarzaniu, a także złożoność zastosowanych modeli. Z kolei format wzajemnie powiązanych, otwartych danych (LOD) został wybrany ze względu na to, że pozwala on użytkownikom na swobodny dostęp do aktualnych danych i zarządzanie nimi w celu opracowania narzędzi dostosowanych do ich potrzeb i celów. Publikacja danych w formacie LOD umożliwia także władzom publicznym łatwe spełnienie wymogów przejrzystości i jawności, optymalizację wykorzystania zasobów i prowadzenie kontroli statystycznej nad wykorzystaniem publicznie dostępnych danych.

Теперішня технологія виявлення нападів короїда в лісі значною мірою базується на ручній праці, а саме на візуальному огляді лісових ділянок. При застосуванні такого підходу раннє ураження майже неможливо побачити, легше виявити лише давніші напади. Були зроблені спроби ідентифікувати напади короїда за допомогою супутникових радіолокаційних карт, які непогано вказують на потенційне ураження і можуть розглядатися як доповнення до нашого прецизійного аналізу. Arboair Forest Mapper — це сервіс, де ви аналізуєте свої зображення за допомогою нашого штучного інтелекту. Наша модель випробувана на понад 200 000 деревах і перевірена лісовпорядниками.

1. Збір даних
Самостійно літайте дроном
Зверніться до наших партнерів у сфері дронових технологій
Зверніться до наших партнерів у сфері супутникових технологій, щоб отримати зображення з високою роздільною здатністю

2. Аналіз
Виявлення нападів короїда
Визначення порід дерев
Ідентифікація та підрахунок дерев
Виявлення повалених вітром дерев

3. Отримання результатів
Перегляньте на порталі Arboair
Надішліть результати на власну платформу
Завантажте для використання в QGIS, ArcGIS, Google Earth або іншій GIS