Projektbeschreibung
Innovative Sensortechnologien zur Bewältigung von Störungen in Waldökosystemen
Innovative Technologien sind für die Erforschung von Störungen in Waldökosystemen von zentraler Bedeutung. Das EU-finanzierte Projekt RESDINET zielt darauf ab, die Vernetzungsarbeit zwischen dem Institut für Waldökologie der Slowakischen Akademie der Wissenschaften (IFE SAS), dem finnischen Geospatial Research Institute, der Universität Ostfinnland und der Schwedischen Universität für Agrarwissenschaften zu verstärken. Das Projekt wird das Ansehen, das Forschungsprofil und die Attraktivität des IFE SAS erhöhen, indem die Managementkapazitäten, die Verwaltungskompetenzen und die wissenschaftlichen Fähigkeiten des Personals des IFE SAS im Bereich innovativer Fernerkundungstechnologien in der Ökologie von Störungen in Waldökosystemen ausgebaut werden. Im Rahmen von RESDINET werden umfassende Analysen schwerer, durch Insekten verursachter Störungen durchgeführt, indem neuartige Fernerkundungstechnologien in Bergwäldern in der Slowakei und in borealen Wäldern in Finnland und Schweden anwendet werden.
Ziel
The proposed project enhances networking activities between research institution in Widening country (Institute of Forest Ecology, Slovak Academy of Sciences, IFE SAS) and top-class counterparts at the EU level (Finnish Geospatial Research Institute, The University of Eastern Finland and Swedish University of Agricultural Sciences). The project builds on networking for excellence through knowledge transfer and exchange of best practices between involved institutions. The major result will be raising reputation, research profile and attractiveness of IFE SAS. Project implementation will enhance IFE SAS staff management capacities, administrative skills and scientific capabilities in the use of novel remote sensing technologies (RST) in forest disturbance ecology (FDE). The project proposes establishment of initial network and development of a new joint research project in novel RST applications in FDE. Rigorous analyses of severe insect-induced disturbances using novel RST will be carried out in test areas representing different forest and climate types: mountain forests in Slovakia and boreal forests in Finland and Sweden. We will integrate in situ UAV and drone acquired remotely sensed data, existing multitemporal geospatial information and field data, particularly data on bark beetle population density, visible infestation symptoms linked to outbreak phases, and tree physiology parameters measured using electronic dendrometers or sapflow meters. The combined dataset will be used to develop new tools for landscale-level early bark beetle attack identification and for designing bark beetle infestation risk assessment model. We will draw on the latest advances in drone technologies and image analytical tools, including deep Convolutional Neural Networks based machine learning techniques and Artificial Intelligence algorithms. We expect to obtain important scientific results and contribute new knowledge to this scientific field.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Slowakei