Potencial za mobilizacijo
Uno de los casos desarrollados es CAMBRIC: orientado a simular la evolución de las masas forestales y la calidad de la madera en distintos escenarios de gestión forestal.
Vrsta obravnavanega lesa
Bois provenant de peuplements forestiers présentant un risque d'incendie en raison d'une forte concentration de matériaux combustibles, et de peuplements forestiers au développement incertain pouvant simuler cette plate-forme.
Vpliv na okolje in biodiverziteto
Très élevé car il aidera à protéger les forêts des incendies pour une meilleure gestion.
Enostavnost izvedbe
"Consommer des données ouvertes" n'est pas facile, il faut donc créer des liens intermédiaires et des équipes pluridisciplinaires pour rapprocher les nouvelles technologies des utilisateurs afin de concevoir des solutions utiles.
Gospodarski vpliv
Élevée, car l'information facilite la gestion et la prévision des travaux forestiers à effectuer.
Vpliv na delovna mesta
Le projet n'a pas d'effet direct sur l'emploi, mais il ouvre des possibilités aux entrepreneurs et aux entreprises, car les informations publiées permettent à tout utilisateur ayant le profil approprié de lancer des requêtes et de développer des outils.
Potrebno specifično znanje
Moyennement, une certaine connaissance des outils cartographiques et forestiers est nécessaire.
Kratek opis
Cross-Forest vise à publier des ensembles de données d'inventaires forestiers et de cartes forestières du Portugal et de l'Espagne au format Linked Open Data (LOD), et à les combiner pour créer et intégrer des modèles qui soutiennent la gestion et la protection des forêts.
Referenca projekta
Cross-Forest est cofinancé par l'Agence exécutive pour l'innovation et les réseaux (INEA) de l'Union européenne, par le biais du Connecting Europe Facility (CEF) 2014-2020. Action 2017-EU-IA-0140 (Accord n° INEA/CEF/ICT/A2017/1566738)
Avtorske pravice za slike
Consorcio Cross-Forest - Grupo Tragsa
Logotip glavne organizacije
Enostavnost izvedbe - Ocenjevanje
Naslov (nacionalni jezik)
Armonización CROSS & modelización HPC de datos forestales