Perturbaciones forestales, riesgos, respuesta a desastres

Polaco
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Voting
0%
Descripción breve
<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:551px;" width="551"> <tbody> <tr height="60"> <td height="60" style="height:60px;width:551px;">Rozwiązanie w obszarze leśnictwa precyzyjnego, umożliwiające wykrywanie drzew porażonych przez kornika na podstawie fotografii (RGB i wielospektralnych) z dronów, samolotów, helikopterów lub satelitów.</td> </tr> </tbody> </table>
Solución digital
Yes
Resumen

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.
Organización autora o propietaria de la buena práctica
Paper Province
Nombre del autor o propietario
Marcus Drugge
Organización intermediaria de contacto
Paper Province
Persona de contacto del intermediario
Gunnar Hellerström
Correo electrónico del intermediario
Imagen principal
Arboair - widok lasu z powietrza
Logotipo de la organización principal
Arboair logo
BP - Rosewood - V1
NO
País de origen
Suecia
Título (idioma nacional)
Arboair AB
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Rosewood Video
Ver vídeo
Arboair
Tiene vídeo
yes
Polaco
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Potencial de movilización
Bardzo duży
Tipo de madera afectada
Każdy rodzaj drewna z lasu (kłody, gałęzie, karpina)
Potencial de sostenibilidad
Poprawa odporności lasu na pożary, suszę, degradację środowiska i inne czynniki związane ze zmianami klimatu.
Impacto en el medio ambiente y la biodiversidad
  • Demonstracja i replikacja innowacyjnego schematu gospodarki leśnej w skali zlewni: początkowo będzie on wdrożony na poziomie podzlewni w Hiszpanii (415 hektarów), a następnie na poziomie zlewni w Hiszpanii, Niemczech i Portugalii (7 824 hektarów). Planowane jest dalsze wdrożenie na łącznie 350 000 ha w ciągu 5 lat od zakończenia projektu.
  • Wsparcie rozwoju środków adaptacji do zman klimatu na obszarach wiejskich i zapewnienie ich finansowania w dłuższej perspektywie. 
  • Zwiększone rezerwy wody (45-200 l/m²/rok) i zwięszkona dostępność wody w dole rzeki, prowadzące do spadku kosztów pozyskania energii do poziomu 5 W/hm.
  • Wzrost zrównoważonej produkcji biomasy dla celów energetycznych: w przedziale 10 - 15 t/ha/rok, włączając w to pozostałości z leśnictwa i rolnictwa, które zazwyczaj są spalane i mogą powodowac pożary lasów.
  • Zmniejszone ryzyko pożarów (o 30%), co przekłada się na lesza ochronę populacji wiejskich z obszarów szczególnie zagrożonych pożarami. 
  • Zwiekszona odporność obszarów leśnych (o 25%) na zagrożenia zwiazane z suszą, gradacjami szkodników i chorobami.
Id: 2593113
Continent Code: EU
Country Code: ES
Country Name: Spain
Name: Valencia
Facilidad de aplicación
Narzędzie nie jest proste w obsłudze, ale rozwijane są obecnie materiały dla użytkowników mające pomóc w wykorzystaniu systemu.
Impacto económico
Narzędzie jest darmowe, a przy tym ma duży potencjał dla poprawy gospodarki leśnej.
Efecto sobre el empleo
Proponowane działania przekładają się na konieczność zatrudnienia pracowników do ich przeprowadzenia.
Efecto sobre los ingresos
Jeśli jako cel wskazana zostanie maksymalizacja produktywności, wtedy wskazane rozwiązanie będzie również maksymalizować przychody.
Conocimientos específicos necesarios
Wymagana jest wiedza na temat GIS aby przygotować dane wyjściowe do analizy.
Prerequisitos clave
  • dane wyjściowe dla modelu mechanistycznego
  • zmienne decyzyjne
  • warunki brzegowe analizy
Voting
0%
Año de comienzo
2019
Año de finalización
2023
Descripción breve
<p>C.A.F.E. określa działania w obszarze gospodarki leśnej, służące optymalizacji gospodarki leśnej pod kątem kilku wybranych przez użytkownika produktów, towarów i usług, takich jak produkcja biomasy, sekwestracja CO2, zagrożenie pożarowe, zaopatrzenie w wodę, odporność klimatyczna lub bioróżnorodność.</p>
Solución digital
Yes
Origen de la madera
Potencial de explotación

Wysoki - narzędzie oparte jest na modelowaniu mechanistycznym i może być wdrożone dla dowolnego regionu klimatycznego. Ponadto, dzięki uwzględnieniu szerokiego zakresu usług ekosystemowych może być przydatne w realiacji różnych celów gospodarki leśnej.

Resumen

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.

Organización autora o propietaria de la buena práctica
Technical University of Valencia
Nombre del autor o propietario
María González Sanchis
Organización intermediaria de contacto
CESEFOR
Persona de contacto del intermediario
Ángela García de Arana
Correo electrónico del intermediario
Referencia del proyecto
Projekt LIFE RESILIENT FORESTS – "Coupling water, fire and climate resilience with biomass production from forestry to adapt watersheds to climate change" współfinansowany z Programu LIFE Unii Europejskiej w ramach umowy nr LIFE 17 CCA/ES/000063.
Imagen principal
Logo de la Buena Práctica
Logotipo de la organización principal
Logotipo del proyecto
Visual adicional 1
Visual adicional 2
Visual adicional 3
Facilidad de implementación - Evaluación
Medium
Hub
South-Western Hub
Región de origen
2593113
BP - Rosewood - V1
NO
Potencial de Sostenibilidad - Valor
Very Positive
País de origen
Bélgica
España
Alemania
Portugal
Título (idioma nacional)
LIFE RESILIENT FORESTS
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Tiene vídeo
no
Polaco
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Potencial de movilización
Średni, narzędzie dostarcza najlepsze informacje dla uniknięcia pożarów lasów i doskonalenia gospodarki leśnej.
Tipo de madera afectada
Lasy śródziemnomorskie w Hiszpanii i Portugalii
Potencial de sostenibilidad
Bardzo wysoki
Impacto en el medio ambiente y la biodiversidad

Bardzo wysoki - wsparcie w ochronie lasów przed pożarami 

Facilidad de aplicación
Wykorzystanie otwartych danych nie jest proste, dlatego konieczne jest stworzenie powiązań i wielofunkcyjnych zespołów w celu dostosowania technologii do użytkowników końcowych.
Impacto económico
Wysoki - dostęp do informacji ułatwia zarządzanie i planowanie działań związanych z gospodarką leśną.
Efecto sobre el empleo
Projekt nie ma bezpośredniego przełożenia na zatrudnienie, jednak oferuje nowe możliwości dla przedsiębiorstw związane z rozwijaniem specyficznych narzędzi w oparciu o publikowane dane.
Efecto sobre los ingresos
Brak danych
Conocimientos específicos necesarios
Średnia, konieczny jest pewien poziom wiedzy dotyczący mapowania i narzędzi dla leśnictwa.
Costes de aplicación

Budżet:

Całkowity: 1 637 690 EUR

Dofinansowanie w ramach CEF: 1 228 268,00 (75% kosztów kwalifikowanych)

Prerequisitos clave

Technologia jest już rozwinięta, wymagania są analogiczne, jak w przypadku innych narzędzi tego typu. 

Voting
0%
Año de comienzo
2018
Año de finalización
2021
Título (abreviación)
CROSS-FOREST
Descripción breve
Celem Cross-Forest jest publikowanie zbiorów danych z inwentaryzacji lasów i map lasów Portugalii i Hiszpanii w formacie wzajemnie powiązanych, otwartych danych (Linked Open Data / LOD) oraz łączenie ich w celu tworzenia i integrowania modeli wspierających prowadzenie gospodarki leśnej i ochronę lasów.
Solución digital
Yes
Tipo de solución
Origen de la madera
Resumen

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.

Organización autora o propietaria de la buena práctica
Grupo Tragsa
Nombre del autor o propietario
Asunción Roldan Zamarrón
Organización intermediaria de contacto
Cesefor Foundation
Persona de contacto del intermediario
Ángela García
Correo electrónico del intermediario
Referencia del proyecto
Projekt Cross-Forest jest współfinansowany przez Agencję Wykonawczą ds. Innowacyjności i Sieci (INEA) Unii Europejskiej w ramach instrumentu „Łącząc Europę” (CEF) na lata 2014-2020. Działanie 2017-EU-IA-0140 (Umowa nr INEA/CEF/ICT/A2017/1566738)
Imagen principal
Título de la imagen principal
Logo Cross-Forest
Logo de la Buena Práctica
Logotipo de la organización principal
Logotipo del proyecto
Hub
South-Western Hub
BP - Rosewood - V1
NO
Potencial de Sostenibilidad - Valor
Very Positive
País de origen
España
Portugal
Título (idioma nacional)
Armonización CROSS & modelización HPC de datos forestales
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Tiene vídeo
no
Ucraniano
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Voting
0%
Título (abreviación)
Arboair
Descripción breve
<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:551px;" width="551"> <tbody> <tr height="60"> <td height="60" style="height:60px;width:551px;">Сервіс у сфері точного лісового господарства, який за допомогою RGB і мультиспектральних зображень з дронів, літаків, гелікоптерів або супутників може виявляти уражені короїдом дерева.</td> </tr> </tbody> </table>
Solución digital
Yes
Resumen

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

Organización autora o propietaria de la buena práctica
Paper Province
Nombre del autor o propietario
Маркус Другге
Organización intermediaria de contacto
Paper Province
Persona de contacto del intermediario
Гуннар Хеллерстром
Correo electrónico del intermediario
Imagen principal
Аерознімок лісів Arboair
Logotipo de la organización principal
Arboair logo
BP - Rosewood - V1
NO
País de origen
Suecia
Título (idioma nacional)
Arboair AB
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Rosewood Video
Ver vídeo
Arboair
Tiene vídeo
yes
Ucraniano
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Voting
0%
Año de comienzo
2018
Año de finalización
2021
Título (abreviación)
CROSS-FOREST
Descripción breve
<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:565px;" width="565"> <tbody> <tr height="60"> <td height="60" style="height:60px;width:565px;">Мета Cross-Forest – опублікувати набори даних інвентаризації лісів і лісові карти Португалії та Іспанії у форматі пов’язаних відкритих даних (Linked Open Data/ LOD), а також поєднати їх задля створення й інтеграції моделей, які би сприяли веденню лісового господарства і захисту лісів. </td> </tr> </tbody> </table>
Solución digital
Yes
Tipo de solución
Resumen

Cross-Forest розробляє спільну платформу для відкритих даних про ліси і транскордонну модель даних (онтологію) для Португалії та Іспанії для публікації даних інвентаризації лісів, карт та інших баз даних про ліси у форматі пов’язаних відкритих даних (LOD). Cross-Forest створить публічний репозиторій (кінцеву точку) для публікації лісових даних відповідно до розробленої моделі. Основна мета полягає в тому, щоб інформація про ліси завжди була доступна й актуальна, що сприятиме її використанню усіма зацікавленими сторонами, дотичними до ведення лісового господарства і наукових досліджень.
Розробляються два варіанти застосування:
CAMBRIC – моделювання еволюції лісів і якості деревини за різних сценаріїв лісоуправління.
FRAME – прогнозування поведінки та поширення лісових пожеж на основі точної інформації про горючі матеріали, карт лісів і моделей поширення.
Ресурси високопродуктивних обчислень (HPC) використовуються через об’єм даних, які генеруються і потребують опрацювання, а також через складність моделей.
Отримані наразі результати свідчать про корисність та універсальність технології LOD, оскільки вона дозволяє користувачам вільно отримувати доступ до оновлених даних і керувати ними для розробки інструментів, адаптованих до їхніх потреб і цілей. Публікація даних у форматі LOD дозволяє державним адміністраціям з легкістю виконувати вимоги щодо прозорості і публічності, оптимізувати ресурси і здійснювати статистичний контроль за використанням загальнодоступних даних. 

Organización autora o propietaria de la buena práctica
Grupo Tragsa
Nombre del autor o propietario
Asunción Roldan Zamarrón
Organización intermediaria de contacto
CESEFOR
Persona de contacto del intermediario
Ángela García de Arana
Correo electrónico del intermediario
Referencia del proyecto
Cross-Forest співфінансується Виконавчим агентством з питань інновацій і мереж ЄС (INEA) через механізм "З'єднання Європи" (CEF), 2014-2020 рр. Захід 2017-EU-IA-0140 (Угода № INEA/CEF/ICT/A2017/1566738)Cross-Forest співфінансується Виконавчим агентством з питань інновацій і мереж ЄС (INEA) через механізм "З'єднання Європи" (CEF), 2014-2020 рр.
Imagen principal
Logotipo de la organización principal
Logotipo del proyecto
Visual adicional 1
Visual adicional 2
Visual adicional 3
BP - Rosewood - V1
NO
País de origen
España
Título (idioma nacional)
Armonización CROSS & modelización HPC de datos forestales
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Tiene vídeo
no
Inglés
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Voting
0%
Año de comienzo
2019
Título (abreviación)
UFP
Descripción breve
Combining the capabilities of the Geoportal "Forests of Ukraine" and the mobile application UFP for collecting data in the forest on the outbreaks of pests or diseases and its diagnostics and monitoring. App aimed at professional foresters.
Solución digital
Yes
Tipo de solución
Resumen

Mobile app Ukrainian Forest Protection for smartphones based on Android OS.

The app uses mobile devices for collection of data about pests and diseases. It has several levels of use:

  • at first forestry specialists collect data about discovered cases
  • this data is synchronized at all mobile devices of the enterprise and enters the database of "Forests of Ukraine" Geoportal
  • furthermore, other forest specialists can review the information about the pest and disease cases, discovered in the forest enterprise
  • if needed, the damaged area can be found in the field using the built-in GPS receiver, then verified or deleted. 

For the diagnostics of the damaged area, the built-in digital handbook can be used, which includes information about all pests and diseases found in the forests of Ukraine, structured with the visual materials, data on diagnostic features and protection/management measures.

After introduction of any of changes in the app, all the information become accessible at the "Forests of Ukraine" Geoportal, which allows to:

  • print out reports for the enterprise level and regional level,
  • review of identified and verified cases on the map,
  • see the dynamics by pest and disease types, by the time,
  • define and identify the location, distribution features and development of pathological processes in the forests of Ukraine.
Organización autora o propietaria de la buena práctica
URIFFM
Nombre del autor o propietario
Prof. Viktor Tkach
Organización intermediaria de contacto
FORZA NGO
Persona de contacto del intermediario
Lesya Loyko
Correo electrónico del intermediario
Título - Recurso 1
Video review of selected possibilities of the system
Imagen principal
Visual adicional 1
Visual adicional 2
BP - Rosewood - V1
NO
País de origen
Ucrania
Título (idioma nacional)
Лісозахист
Escala de aplicación
Tiene vídeo
no
Ucraniano
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Voting
0%
Año de comienzo
2019
Título (abreviación)
UFP
Descripción breve
Поєднання можливостей Геопорталу "Ліси України" та мобільного додатку UFP для збору даних в лісі про появу шкідників або хвороб, їх діагностики та моніторингу. На даному етапі – для фахівців лісового господарства.
Solución digital
Yes
Tipo de solución
Resumen

Мобільний додаток Лісозахист для смартфонів на базі операційної системи Android.

Даний додаток передбачає використання мобільних пристроїв для збору інформації в лісі про появу шкідників або хвороб та має декілька рівнів можливостей: на першому етапі майстри лісу збирають дані про виявлені явища, ця інформація синхронізуються на всіх мобільних пристроях підприємства та потрапляє в базу Геопорталу "Ліси України". Далі фахівці підприємства (помічники лісничих, лісничі, інженери) мають змогу переглядати інформацію про виявлені осередки в усьому лісгоспі. За необхідності, можна знайти осередок на місцевості за допомогою вбудованого у смартфон GPS-приймача, підтвердити його або видалити.

Для діагностики осередку можна скористатися вбудованим електронним визначником, де зібрана інформація про всі хвороби та шкідники, притаманні лісам України. Визначник структурований, складається з наочних матеріалів і даних про діагностичні ознаки та заходи боротьби.

Після виконання будь-яких змін в додатку, вся інформація буде доступна на Геопорталі «Ліси України», де було розроблено декілька сторінок націлених на роботу з електронною базою осередків, а саме:

  • друк звітності підприємств та ОУЛМГ,
  • перегляд виявлених та підтверджених осередків на карті,
  • відображення динаміки осередків в розрізі видів шкідників та хвороб, місяців,
  • виявлення та визначення локації осередків, закономірностей поширення та розвитку патологічних процесів у лісах України.
Organización autora o propietaria de la buena práctica
УКРАЇНСЬКИЙ НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ІНСТИТУТ ЛІСОВОГО ГОСПОДАРСТВА ТА АГРОЛІСОМЕЛІОРАЦІЇ ІМ. Г.М. ВИСОЦЬКОГО
Nombre del autor o propietario
ТКАЧ ВІКТОР ПЕТРОВИЧ
Organización intermediaria de contacto
ГО ФОРЗА
Persona de contacto del intermediario
Леся Лойко
Correo electrónico del intermediario
Título - Recurso 1
Відеоогляд окремих можливостей системи
Imagen principal
Visual adicional 1
Visual adicional 2
BP - Rosewood - V1
NO
País de origen
Ucrania
Título (idioma nacional)
Лісозахист
Escala de aplicación
Tiene vídeo
no
Alemán
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Id: 2861876
Continent Code: EU
Country Code: DE
Country Name: Germany
Name: North Rhine-Westphalia
Voting
0%
Año de comienzo
2019
Descripción breve
KI-gestütztes Sensorsystem zur dauerhaften Überwachung von Umweltparametern in Waldbeständen
Solución digital
Yes
Resumen

Mit Aja hat das Start-up-Unternehmen foldAI eine Lösung für das Monitoring des Waldzustands entwickelt, die eine konkrete Entscheidungsunterstützung für die Durchführung forstlicher Maßnahmen liefert und gleichzeitig ein umfassendes Verständnis der Waldökosysteme ermöglicht. Durch den Einsatz von modernstem maschinellem Lernen auf der Grundlage präziser Sensordaten in Echtzeit erlaubt Aja nicht nur, Waldbedrohungen sehr früh zu erkennen, sondern ihre Entstehung vorherzusagen und den weiteren Verlauf zu prognostizieren. Aja verbessert die Gesundheit, die Widerstandsfähigkeit und die bioökonomische Leistung der Wälder, indem es schlanke Prozesse für ein Ökosystemmanagement auf breiter Basis ermöglicht. Waldbewirtschaftung wird durch eine vollautomatische, hochauflösende und erschwingliche Lösung für mehr als 30 Millionen Waldbesitzer in Europa, Russland und Nordamerika unterstützt.  Aja basiert auf eingebettetem maschinellem Lernen und biochemischer und ökologischer Signalverarbeitung auf hochdimensionalen Daten. Anwendungsszenarien sind etwa die Bewertung von Umweltauswirkungen, die eine genauere Abschätzung der Umweltfolgen einer Strategie oder Politik ermöglicht, aber auch die Risikobewertung und Warnung vor akuten Bedrohungen. Darüber hinaus erlaubt die Lösung auch die Messung der biologischen Vielfalt und des Zustands von Ökosystemen. Die signifikante Auswirkung von Aja auf die Kohlenstoffreduzierung wurde von unabhängiger Seite durch The Climate Impact Forecast zertifiziert.

 

 

Organización autora o propietaria de la buena práctica
foldAI
Nombre del autor o propietario
Dr. Friedrich Förster
Organización intermediaria de contacto
Forstliches Bildungszentrum NRW
Persona de contacto del intermediario
Dr. Marie-Charlotte Hoffmann
Correo electrónico del intermediario
Imagen principal
Logo de la Buena Práctica
Visual adicional 1
Región de origen
2861876
BP - Rosewood - V1
NO
País de origen
Alemania
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Rosewood Video
Tiene vídeo
yes
Inglés
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Potencial de sostenibilidad
Sustainable forest management is strongly supported by real time data on the forest's health status
Impacto en el medio ambiente y la biodiversidad

The solution helps to monitor ecosystem functions of forests and biodiversity, thereby improving risk management 

Id: 2861876
Continent Code: EU
Country Code: DE
Country Name: Germany
Name: North Rhine-Westphalia
Voting
0%
Año de comienzo
2019
Descripción breve
Forest health solution built upon an innovative sensor technology for real-time ecosystem monitoring
Solución digital
Yes
Resumen

The startup foldAI has developed sensors to screen health status of forests providing forest managers with a rich understanding of their forest ecosystems, and a decision toolbox to deploy immediate mitigating actions. The team’s solution, Aja, used in the sensors is  a framework for ecosystem management based on deep technology. By harnessing state-of-art Machine Learning on precise, real-time sensor data, Aja can not only detect forest threats as they happen, but even predict their arising and forecast their unfolding. Aja improves forest health, resilience and bioeconomical performance by introducing lean processes to a broad ecosystem management community. It helps reducing greenhouse emissions by scaling high resolution forest management through a fully automated and affordable solution for more than 30 Million forest owners in Europe, Russia and North America. The solution builds on embedded Machine Learning, and biochemical and environmental signal processing on high-dimensional data. Use cases comprise the assessment of environmental impacts enabling greater accuracy in the evaluation of the environmental consequences of a strategy or policy, risks assessment including alerts to threats, biodiversity quantification and ecosystem health tracking. Aja’s significant carbon reduction impact has been independently certified by The Climate Impact Forecast.

Organización autora o propietaria de la buena práctica
foldAI
Nombre del autor o propietario
Dr. Friedrich Förster
Persona de contacto del intermediario
Dr. Marie-Charlotte Hoffmann
Correo electrónico del intermediario
Imagen principal
Logo de la Buena Práctica
Visual adicional 1
Región de origen
2861876
BP - Rosewood - V1
NO
Potencial de Sostenibilidad - Valor
Very Positive
País de origen
Alemania
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Rosewood Video
Tiene vídeo
yes
Inglés
Innovación
Yes
Correo electrónico del autor o propietario
Tipo de madera afectada
Reforestation and creation of forest areas
Potencial de sostenibilidad
Allows for better management of forests, and ensures the success of new plantations
Impacto en el medio ambiente y la biodiversidad

SISREP enables better forest management and ensures the success of new tree plantations, thus improving the preservation of the environment and the creation of new forest ecosystems.

Therefore, the project has a very positive impact on the environment and biodiversity. 

Efecto sobre los ingresos
Very positive. Better forest management can generate more income.
Conocimientos específicos necesarios
Use of digital tools.
Prerequisitos clave

In order to carry out this project, it would be necessary to have a solid database, compiled over a number of years.

Voting
0%
Descripción breve
SISREP is a project that has developed an advanced statistical model that allows predictive and descriptive analyses to be carried out using a forestation survival prediction tool to ensure the success of new plantations. SISREP is based on the use of knowledge from historical in-situ visits to predict the probability of success of future plantations using machine learning techniques, and on a database with more than 50,000 observations referring to forestations carried out from 1993 to the present day.
Solución digital
Yes
Origen de la madera
Tipo de madera
Potencial de explotación

Very positive, as SISREP is a support system for forest management in multiple variants, as well as a valuable aid to both private owners and managers in the task of creating new forests and, in the medium term, managing specific aspects of existing ones.

The use of data derived from the daily management of administrations is a highly valuable source of information that can help to improve the services offered by these administrations. To this end, the digitisation of processes becomes a fundamental and indispensable task. 

Resumen

The main objective of SISREP is to make use of the information obtained during inspections in the framework of aid for afforestation and the creation of forest areas in Castilla y León in order to:

  • Use of the information obtained in the field for the management of the controlled files.
  • Creation of a centralised and geo-referenced database with information on the state of plantations.
  • To be able to predict, by means of artificial intelligence techniques, the success of future plantations.
  • With the knowledge extracted, review and improve the planning of future actions, allowing the implementation of the most appropriate technical conditions for the new environmental circumstances.

To this end, an infrastructure has been designed and implemented that allows the digitalisation of the entire workflow, from data collection in the field to the use of these data in advanced statistical analysis tools.

The data collected in the field are for example species, altitude, density, slope, method, orientation, age, lithography, with or without sowing, or area.

Organización autora o propietaria de la buena práctica
CESEFOR, Junta de Castilla y León
Nombre del autor o propietario
Francisco Gallego
Organización intermediaria de contacto
Fundación CESEFOR
Persona de contacto del intermediario
Angela García de Arana
Correo electrónico del intermediario
Título - Recurso 1
Presentación : Proyecto SISREP
Imagen principal
Hub
South-Western Hub
BP - Rosewood - V1
NO
Potencial de Sostenibilidad - Valor
Very Positive
País de origen
España
Título (idioma nacional)
SISREP | Gestión y análisis de reforestaciones en tierras agrarias
Escala de aplicación
Proyecto bajo el que se ha creado esta ficha
Tiene vídeo
no