Descripción del proyecto
Tecnologías de detección innovadoras para la gestión de perturbaciones forestales
Las tecnologías innovadoras son esenciales para la investigación de perturbaciones forestales. El objetivo del proyecto RESDINET, financiado con fondos europeos, es fomentar las actividades de establecimiento de redes de contactos entre el Instituto de Ecología Forestal de la Academia de Ciencias de Eslovaquia (IFE SAS, por sus siglas en inglés), el Instituto de Investigación Geoespacial de Finlandia, la Universidad de Finlandia Oriental y la Universidad de Ciencias Agrarias de Suecia. El proyecto ayudará a aumentar el prestigio, la calidad investigadora y el atractivo del IFE SAS al mejorar las capacidades de gestión y las habilidades administrativas del personal de la institución, así como sus capacidades científicas relacionadas con el manejo de tecnologías innovadoras de teledetección en el ámbito de la ecología de perturbaciones forestales. El equipo de RESDINET llevará a cabo análisis rigurosos de perturbaciones graves provocadas por insectos mediante el uso de técnicas de teledetección innovadoras en bosques montanos de Eslovaquia y bosques boreales de Finlandia y Suecia.
Objetivo
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.
Ámbito científico
- natural sciencesbiological sciencesecology
- engineering and technologyenvironmental engineeringremote sensing
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- agricultural sciencesagriculture, forestry, and fisheriesforestry
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support ActionsCoordinador
960 01 Zvolen
Eslovaquia