project - EIP-AGRI Operational Group
Application of geospatial data processing algorithms for predicting the health status and carbon sequestration of plantation forests
Ģeotelpisko datu apstrādes algoritmu pielietošana plantāciju mežu veselības stāvokļa un oglekļa piesaistes prognozēšanai
Activities
Activities:
·Research work, literature review;
·Development of fieldwork methodology;
·Selection of plantations and data collection on them;
·Evaluation of available data layers for the study;
·Fieldwork, data collection from sample plots;
·Data compilation and processing;
·Model training and validation;
·Generation of geospatial data layer and creation of a guide;
·Information dissemination activities;
Project management.
Activities
Aktivitātes:
·Izzinošais darbs, literatūras izpēte;
·lauka darbu metodikas izstrāde;
·stādījumu atlase un informācijas par tiem apkopošana;
·pētījumam pieejamo datu slāņu novērtēšana;
·lauku darbi, parauglaukumu datu ievākšana;
·datu apkopošana un apstrāde;
·modeļa apmācīšana un validācija;
·ģeotelpiskā datu slāņa ģenerēšana un ceļveža izveidošana;
·informācijas izplatīšanas pasākumi;
projekta vadība
Project details
- Main funding source
- CAP Strategic Plans 2023-2027 for Operational Groups
- Additional funding source
- Private funding
- Project contribution to EU Strategies
-
- Achieving climate neutrality
- Improving management of natural resources used by agriculture, such as water, soil and air
- Fostering biodiversity friendly afforestation and reforestation
- Territorial scope
- National
Budget information
1 Practice Abstracts
The expected outcome of the project is a new product - a digital map that will provide a comprehensive and accurate overview of the expected growing conditions for trees when establishing and managing forests and plantations on former agricultural land. Using machine learning methods, the digital map will allow for the prediction and identification of high-risk areas, enabling the planning of adequate management measures and offering science-based recommendations to decision-makers. The project result provides real-time access to essential information that is important for making decisions on the rational use of land. With a user- friendly interface and compatibility with various platforms, the information obtained from the digital map will be easily accessible and understandable to a wide range of users. The information provided by the map layer will promote the rational management of agricultural and forest soils, contributing to the solution of significant societal problems, including reducing the risk to forest health, adapting to climate change, providing ecosystem services, and preventing land degradation.
Projekta sagaidāmais rezultāts ir jauns produkts - digitāla karte, kura sniegs visaptverošu un precīzu ainu par sagaidāmajiem koku augšanas apstākļiem, ierīkojot un apsaimniekojot mežaudzes un meža plantācijas bijušajās lauksaimniecības zemēs. Izmantojot mašīnmācīšanās metodes, digitālā karte ļaus prognozēt stādījumu ierīkošanas rezultātus un identificēt paaugstināta riska apgabalus, sniedzot iespēju plānot atbilstošus apsaimniekošanas pasākumus un piedāvājot zinātnē balstītas rekomendācijas lēmumu pieņēmējiem. Projekta rezultāts nodrošina reāllaika piekļuvi būtiskai informācijai, kas ir svarīga, plānojot platību racionālu izmantošanu. Ar viegli lietojamu saskarni un saderību ar dažādām platformām, digitālās kartē iegūstamā informācija būs viegli pieejama un saprotama plašai lietotāju auditorijai. Karšu slāņa piedāvātā informācija sekmēs lauksaimniecības un meža zemju augšņu racionālu apsaimniekošanu, sniedzot ieguldījumu nozīmīgu sabiedrības problēmu risināšanā, tajā skaitā - meža veselības risku mazināšanu, pielāgošanos klimata pārmaiņām, ekosistēmu pakalpojumu nodrošināšanu un zemes degradācijas novēršanu.
Projekta mērķis - Izveidot lēmumu pieņemšanas atbalsta rīku plantāciju mežu veselības stāvokļa un produktivitātes prognozēšanai neizmantotās lauksaimniecības augsnēs.
Contacts
Project coordinator
-
Project coordinator
Project partners
-
Project partner
-
Project partner
-
Project partner