Descrizione del progetto
I modelli forestali digitali potrebbero migliorare la comprensione delle dinamiche forestali
I cambiamenti climatici e le attività umane provocano cambiamenti senza precedenti nella struttura e nella composizione delle foreste. Tuttavia, non si sa ancora in che modo la struttura delle foreste sia influenzata da queste turbolenze e come si possano sfruttare i dati satellitari per rilevare e monitorare i diversi livelli delle perturbazioni. Il progetto SPACETWIN, finanziato dall’UE, studierà il modo in cui la siccità, gli incendi e i disboscamenti influenzino una serie di ecosistemi forestali tropicali e temperati. Utilizzando i modelli forestali 3D strutturali e radiometrici più dettagliati mai elaborati, SPACETWIN riprodurrà digitalmente le aree forestali del mondo reale. Questi cosiddetti «gemelli digitali» miglioreranno la nostra capacità di osservare, quantificare e comprendere le perturbazioni forestali.
Obiettivo
Forests worldwide are undergoing large-scale and unprecedented changes in terms of structure and species composition due to anthropogenic disturbances, climate change and other global change drivers. Climate, disturbances and forest structure are all closely linked: changes in climate can lead directly to physical changes in forest structure and vice versa or to an anticipated increase in forest disturbances. However, it is still uncertain how forest structure is impacted by disturbances (locally) and how we can detect and monitor various levels of disturbance regimes using spaceborne satellite data (globally).
This project will focus on the impact of drought, fire and logging disturbances across a range of tropical and temperate forest ecosystems. It will lead to a step-change in our ability to observe, quantify and understand forest disturbances and recovery by using time series of the most detailed structural and radiometric 3D forest models ever built: 'digital twin' forests. The key innovations will be: (1) the establishment of an unprecedented 4D dataset across 57 disturbed sites using terrestrial laser scanning (~11,500 individual trees); (2) the development of next generation methods to enable big data science of forest point clouds; (3) the identification of key axes of variation of disturbed tree and forest structure; (4) the first ever implementation of digital twins for optical and microwave radiative transfer modelling; (5) the near-real time inversion of remote sensing of forest disturbances using emulation; and (6) the embedding of forest structure in the global observation process to understand the uncertainties in monitoring disturbances.
These innovations will open a realm of untapped research questions and applications that call for the most detailed 3D information on canopy structure possible. These insights are also urgently needed to reduce uncertainties and advance the forecasting of carbon stocks and dynamics within the context of the IPCC.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionescienza dei datimegadati
- ingegneria e tecnologiaingegneria ambientaletelerilevamento
- scienze naturaliscienze della terra e scienze ambientali connessescienze dell'atmosferaclimatologiacambiamenti climatici
- scienze agricoleagricoltura, silvicoltura e pescasilvicoltura
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-STG
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
9000 Gent
Belgio