Opis projektu
Innowacyjne technologie detekcji na potrzeby zarządzania zaburzeniami w ekosystemach leśnych
Innowacyjne technologie mają kluczowe znaczenie dla badań dotyczących zaburzeń w ekosystemach leśnych. Finansowany przez UE projekt RESDINET ma na celu intensyfikację współpracy między Instytutem Ekologii Lasu Słowackiej Akademii Nauk (IFE SAS), Fińskim Instytutem Badań Geoprzestrzennych, Uniwersytetem Wschodniej Finlandii i Szwedzkim Uniwersytetem Nauk Rolniczych. Projekt przyczyni się do zwiększenia reputacji, profilu badawczego i atrakcyjności IFE SAS poprzez poprawę zdolności zarządzania personelem IFE SAS, umiejętności administracyjnych i potencjału naukowego w zakresie innowacyjnych technologii teledetekcji w ekologii zaburzeń leśnych (FDE). Zespół RESDINET przeprowadzi rygorystyczne analizy poważnych zaburzeń spowodowanych przez owady poprzez zastosowanie nowych technologii teledetekcji w lasach górskich na Słowacji oraz w lasach borealnych w Finlandii i Szwecji.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczenauki biologiczneekologia
- inżynieria i technologiainżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatycznainżynieria elektronicznarobotykaroboty autonomicznedrony
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznafizjologia
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support ActionsKoordynator
960 01 Zvolen
Słowacja