Inventario, la valutazione, il monitoraggio

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.

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.

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.

ForestHQ facilitates the management of forest operations and processes. This platform adds value to the data and improves the access and sharing of information. ForestHQ  includes different key modules:

• Forest inventory, valuation, and carbon MRV. This module includes mobile apps for field data collection, models, and analytics to quantify timber products and carbon. 
  • Rapid measurement with the Arboreal app (iOS) or traditional measurement tools.
  • Simple and automated analytics, carbon estimation, and forest valuation
  • Online mapping of inventories with location-based metrics
  • Online reporting including, timber product breakdown, digital maps, and valuation reports
  • Compatible with ForestBidder Online Marketplace
• Remote harvesting monitoring.  This module includes a connection with harvester machines for remote monitoring of the harvesting operations. This tool increases the control of the operations and significantly reduces costs and field visits.  
  •  Manage harvesting contractors
  •  Track harvest progress remotely
  •  Monitor log product optimisation performance
  •  Harvester products and stem locations for granular information and visual maps
  •  HarvestSync App (android) for onboard data collection with auto-syncing
• Land management. ForestHQ makes it easy to manage your forest properties and activities. This is a collaborative platform that facilities the visibility of data and communications.
  • Manage forest properties and client database
  • Easily map forest sub-compartments online
  • Plan and manage forest operations and activities
  • Manage and track documents, felling licenses, permits, and grants
  • Assign and share documents and tasks
  • Integrate with your existing systems

Further modules will include tools for forest certification, carbon sequestration projects, and forest management plans. 

ForestHQ can be customised and adapted to the different user needs, with simple user interfaces it is an ideal solution for forest owners, small and large organisations

TRESTIMA® Forest Inventory System adds accuracy, speed, flexibility and objectivity to forest measurement. You can store different types of GPS-tagged data in the forest and later review your recordings with a computer or mobile device. Using TRESTIMA® is easy. Take a walk in the forest and at the same time create an accurate measurement of the forest by taking pictures with the mobile phone application. You can upload or draw forest compartments prior going to the forest after which you can see your own position and compartment borders in the screen. This makes navigation easy and you just have to shoot pictures evenly while you go. Measuring forests is easy, effective, objective and even fun! Measuring one forest hectare takes on average less than 5 minutes.

TRESTIMA® offers services for different users.  Forest Managers can collect forest data by taking pictures and inputting with the mobile application designed for the purpose. Forest Owners are able to measure the value of their forest with TRESTIMA®-application. Wood buyers can measure forest to be cut fast and with ease to make an ad hoc offer and Realtors make a detailed and accurate estimate of the estate value and share it in a digital format with ease. Government officials may record GPS-tagged data in the field and measure growing timber. In addition, Mill gates and Terminals can measure piles of timber and pulpwood fast and accurately with TRESTIMA® Stack -application. 

El principal objetivo de SISREP es la puesta en valor de la información obtenida en las inspecciones en el marco de las ayudas a la forestación y creación de superficies forestales en Castilla y León para:

• Uso de la información obtenida en campo para la gestión de los expedientes controlados.
• Creación de una base de datos centralizada y georeferenciada con la información del estado de las plantaciones.
• Poder predecir, mediante técnicas de inteligencia artificial el éxito de futuras plantaciones.
• Con el conocimiento extraído, revisar y mejorar la planificación de actuaciones futuras, permitiendo la implementación de las condiciones técnicas más adecuadas a las nuevas circunstancias ambientales.

Para ello, se ha diseñado e implantado una infraestructura que permite la digitalización de todo el flujo de trabajo, desde la toma de datos en campo hasta la utilización de estos en herramientas de análisis estadístico avanzado.

Los datos recogidos en el campo son por ejemplo la especie, la altitud, la densidad, el pendiente, el método, la orientación, la edad, la Litografía, con siembra o no, o la zona.

Мета проєкту ChainWood – спроєктувати і розробити безпечну програмну інфраструктуру на основі технологій блокчейн та Інтернету речей, адаптовану до потреб усіх ланцюгів поставок деревини, що дозволить різним учасникам ринку максимально використовувати свої дані й ефективніше управляти продукцією з точки зору вартості, відстежуваності і сталості.

Основними рішеннями виявлених проблем є: гарантування транзакцій, перевірена інформація в реальному часі, напівавтоматизація робочих процесів, доступні дані про якість, покращення конкуренції.

Рекомендації:

 Для виробників

Інформація в реальному часі про обсяг і статус продукції.

 Для обробної промисловості

Доступ до величезного джерела даних про сировину, що дозволить підприємствам оптимізувати свої процеси поставок і спростити управління операційною діяльністю.

 Для операційних компаній

Прозорість і гарантування транзакцій з максимальним використанням сучасних технологій.

 Для контролюючих органів

Зниження витрат на процеси аудиту і контролю, а також краща обізнаність щодо ланцюгів поставок.

 Для логістичних компаній

Інформація, яка дозволить їм оптимізувати свій автопарк і більш ефективно надавати послуги.

 Для органів державного управління

Кращий доступ до даних про деревину, що дозволяє більш гнучко й ефективно управляти процесами в їхній зоні відповідальності. 

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. 

Ця схема фінансування була впроваджена в 1932 році, щоб забезпечити фінансування відновлення лісів після лісозаготівлі. Пізніше в схему було додано інші лісогосподарські заходи, а також скориговано частку доходів, що підлягає внесенню. Тепер лісовласник сам вирішує, скільки відкладати в межах 4-40% доходів від продажу. Гроші не обкладаються податком, коли вони відкладаються, але 15% коштів, які використовуються з фонду, оподатковуються.

Лісовий фонд належить лісовому господарству і повинен використовуватися для ведення лісового господарства, облаштування лісових доріг, інвентаризації лісів, виробництва різдвяних ялинок, проведення курсів для лісовласників або працівників, здійснення природоохоронних заходів, а також для створення і розширення біоенергетичних установок. Власнику лісу не нараховуються відсотки за внесок в лісовий фонд. Ці кошти використовуються для управління самою схемою і впровадження заходів, які принесуть користь усій лісовій спільноті, наприклад, поширення інформації серед лісовласників і навчальних закладів, реалізація проєктів розвитку тощо. Уряд вважає цю схему одним з найважливіших заходів у лісовому господарстві.