Descripción del proyecto
Tecnologías digitales para salvaguardar la salud de los bosques
Los bosques tienen una gran importancia a la hora de alcanzar los objetivos del Pacto Verde Europeo. Sin embargo, los árboles forestales se ven cada vez más amenazados por plagas invasoras. En el proyecto FORSAID, financiado con fondos europeos, se desarrollarán tecnologías digitales para la detección temprana de plagas forestales, el seguimiento de su aparición y el suministro de datos para gestionar su propagación de forma eficaz. También se empleará el internet de las cosas para establecer redes de trampas de insectos en los bosques y, mediante aprendizaje profundo, se analizarán las imágenes transmitidas a distancia. Además, en FORSAID se probarán dispositivos robóticos para la automatización del «código de barras genético» de las plagas capturadas, así como drones equipados con sensores para evaluar el estado fitosanitario de los árboles. Se desarrollarán modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para distinguir entre los distintos tipos de factores de estrés que afectan a los bosques.
Objetivo
Forests have an important role in the achievement of the objectives of the European Green Deal. Forest trees are increasingly threatened by invasive pests, with many of them being regulated in the Union territory. FORSAID has as an overall goal to develop a comprehensive combination of innovative digital technologies aimed at detecting regulated forest pests at an early stage, surveying their occurrence in the territory, and providing essential information for the adoption of phytosanitary measures to limit their spread and impacts. The project adopts a multi-actor and multidisciplinary approach tailored to develop and favour the adoption of digital technologies at different spatial and temporal scales associated with a selected list of important regulated forest pests. The Internet of Things (IoT) will be used to create networks of insect traps for major guilds of insects, thanks to innovative deep learning analysis of images sent remotely from the traps. Robotized devices will be developed and tested for the automatic barcoding of the captured pests. Drones equipped with sensors will be used for the scanning of plant health status through the measure of physiological variables. Remote sensing techniques will be used to validate existing ground-truth data on the occurrence of tree alterations associated with abiotic and biotic factors, and models based on Artificial Intelligence (AI) and machine learning (ML) will be developed to discriminate different types of stresses as soon as they appear. An economic analysis will address the costs and benefits of using digital technologies for the detection and surveillance measures, considering the economic, environmental, and social impacts of regulated pests in EU forests. Stakeholders from the forest sector will be involved in a multi-actor approach to drive the research to applicable results and co-construct guidelines for the best use of new digital technologies for forest pest detection and monitoring.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-CL6-2023-GOVERNANCE-01
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
35122 Padova
Italia