Opis projektu
Zaawansowany monitoring pomoże w modernizacji WPR
Jako część obecnych działań Unii Europejskiej na rzecz uproszczenia i modernizacji wspólnej polityki rolnej (WPR) Komisja Europejska przyjęła nowe przepisy, aby dopuścić stosowanie szeregu nowoczesnych technologii podczas przeprowadzania kontroli płatności obszarowych w ramach WPR. Jedną z przykładowych innowacji jest technologia satelitarna, która pozwoli na zmniejszenie liczby wykonywanych kontroli w terenie oraz obniżenie powiązanych kosztów administracyjnych. Opierając się na tych nowych zasadach, zespół finansowanego przez Unię Europejską projektu DIONE opracował narzędzia do monitorowania płatności bezpośrednich. Jest to odpowiedź na przepisy zmodernizowanej WPR w zakresie wykorzystania zaawansowanych technologii, które mają być wkrótce wprowadzone. Nowo opracowany system wykorzystuje technologię uczenia maszynowego i może działać w skali regionalnej bądź krajowej. Pozwala ocenić aktualny stopień jakości gleby i na tej podstawie sformułować oparte na dowodach wnioski dotyczące ewentualnego wpływu na środowisko w całym regionie.
Cel
DIONE proposes a close-to-market (TRL7) area-based direct payments monitoring toolbox that will address the forthcoming Modernised CAP regulation of using automated technologies to ensure more frequent, accurate and inexpensive compliance checks. In particular, DIONE will:
(i) Capitalise on recent results of ESA’s SEN4CAP project that showcased the capability of Sentinel data to monitor the crop diversification rules. DIONE shall further integrate generated crop-type maps in a way directly exploitable by the paying agencies;
(ii) Include in the analysis the so far neglected EFA types (fallow land of all sizes, buffer strips, hedges, trees), by making use of super-resolution technology that improves the 10-20m Sentinel resolution to an improved resolution range (5-10m). This is enabled through Machine-Learning (ML) based post-processing and data fusion of Copernicus DIAS-sourced data with targeted drone-obtained data. This aims to motivate the use of such EFAs over the –of ambiguous environmental impact- use of productive areas (nitrogen-fixing crops and catch crops).
(iii) Complement the use of EO data with a system of reliable, ground-based geo-tagged photos, captured by the farmers that exploits (a) advances that allow for improved positional accuracy, (ii) low-footprint encryption techniques for improved data security and reliability and (iii) image detecting manipulation techniques (image forensics). The system will allow for an improved LC/LU annotation and ensure the process is untampered.
(iv) Implement a Green Compliance toolbox, integrated with the paying agencies’ aforementioned tools. This will benefit from (a) low-cost spectral sensors measuring soil quality and assessing the status of land-degradation in the land parcels and (b) an ML-based inferencing system deployed on a larger scale (regional, national) to quantify the levels of some of the monitored parameters and consequently extract tangible environmental performance metrics for an entire region
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencescomputer securitydata protection
- natural sciencesphysical sciencesopticsmicroscopysuper resolution microscopy
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- agricultural sciencesagriculture, forestry, and fisheriesagriculture
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SPACE-2019
System finansowania
IA - Innovation actionKoordynator
106 82 ATHINA
Grecja