Skip to main content
European Commission logo print header

The next generation of forest inventory

Projektbeschreibung

Fernerkundung und KI für die Waldbewirtschaftung

Bei einer Waldinventur wird der Baumartenbestand genau aufgenommen, Holzvolumen und Biomasse werden geschätzt. Doch bei den bestehenden Methoden sind immer Felddaten nötig, die nur kosten- und arbeitsintensiv beschafft werden können und nur begrenzten Informationsgehalt liefern. Genaue Modelle aus Fernerkundungsdaten und KI-Technologien liefern präzise Echtzeit-Informationen über den jeweiligen Wald. Das EU-finanzierte Projekt forecast stellt nun eine Lösung für Forstbetriebe, Holz- sowie Halbstoff- und Papierindustrie vor, die auf Grundlage von Geo- und Fernerkundungsdaten eine optimierte Entscheidung über die Nutzung der vorhandenen Waldressourcen ermöglicht. Zentraler Bestandteil der Lösung aus komplexen KI-Algorithmen sind eigens entwickelte Kalibrierungssysteme. Dank des Projekts können Feldberechnungen auf ein Minimum reduziert und ein hoher Informationsstandard erreicht werden.

Ziel

Accurate mapping of tree species and estimation of wood volume and biomass are important assignments of any forest inventory. However, forestry operations currently rely heavily on field data as a basis for estimating its attributes. This labour-intensive approach provides limited information and has become a costly bottleneck in completing operations. Today, remote sensing data plays a key role to characterize forests. Generation of accurate models combining a huge bunch of data requires the use of advance AI techniques that provides real time information about woods and its resources.
fora has pioneered high-resolution and timely forest inventory services which combine state-of-the-art remote sensing technologies and deep learning to produce operational forest inventories that help improving the efficiency of forest management activities. Whether LiDAR, RADAR, and/or optical imagery, airborne or satellite, these sensors able to cover a large area for intensive sampling without the disadvantages inherent to labour-intensive ground sampling schemes done by field crews. However, each remote sensing solution has its own pros and cons, mainly to operate as stand-alone service.
FORECAST is at the forefront of how geospatial and remote-sensing data can be harnessed to optimize safety, efficiency and productivity of forest operations. Key to FORECAST innovation is the fora proprietary calibration systems based on a double application of AI algorithms.
FORECAST is the solution for forest managers and wood and paper companies, reducing the field plots to a minimum, while maintaining a high quality of information about the state of the forest at the (local) scale of individual plantations. Whether an organisation is concerned with timber, access to mills, recreation or conservation, achieving long term sustainability with an optimal return is of paramount importance for the design and implementation of effective sustainable forest management plans and forest-related policie

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Unterauftrag

H2020-SMEInst-2018-2020-1

Koordinator

FORA FOREST TECHNOLOGIES SLL
Netto-EU-Beitrag
€ 50 000,00
Adresse
C/oreste camarca, 4 4b
42004 Soria
Spanien

Auf der Karte ansehen

KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Region
Centro (ES) Castilla y León Soria
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Weitere Finanzmittel
€ 21 429,00