4Map4Health

4Map4Health: Mapping of forest health, species and forest fire risks using Novel ICT Data and Approaches
Convocatoria: CHIST-ERA 2019
Socios:

  • FGI (Finnish Geospatial Research Institute, Finlandia)
  • UVIGO (GeoTECH, Universidade de Vigo)
  • TUW (Technical University of Wien, Austria)
  • BOKU (University of Natural Resources and Life Sciences, Austria)
  • ULIFE (University of Life Sciences Prague, República Checa)
  • UPORTO (Universidade do Porto, Portugal)

Financiación UVIGO: Agencia Estatal de Investigación
Referencia: PCI2020-120705-2/AEI/10.13039/501100011033

Los bosques tienen una gran importancia económica y ecológica. Las causas crecientes de los daños forestales incluyen los incendios forestales y las plagas, a menudo en combinación o intensificados por causas abióticas como la sequía o la tormenta. Los métodos utilizados para obtener información sobre especies forestales y árboles aún no ha alcanzado los requisitos básicos, siendo muy importante para el uso comercial sostenible de los recursos forestales y la conservación de la biodiversidad. Se considera que la abundancia de madera muerta es un indicador de la biodiversidad forestal, ya que muchas especies amenazadas dependen de la madera en descomposición como hábitat.
Existen una serie de indicadores para evaluar y mapear el estado de los árboles y la salud de los bosques, las diferentes especies de árboles, la madera muerta y el riesgo de incendios forestales, siendo uno de los más relevantes el relacionado con la humedad de las copas de los árboles. Por otro lado, la retrodispersión LiDAR depende en gran medida de la humedad, estudios recientes indican que se puede derivar usando LiDAR biespectral aerotransportado. FGI ha construido el primer escáner láser móvil multiespectral activo del mundo, que se puede utilizar para estudios de investigación conjuntamente con otras fuentes de datos, para respaldar los futuros programas de escaneo láser que se llevan a cabo en toda Europa.
El reto investigador del proyecto es: ¿Cómo se deben procesar computacionalmente los futuros datos de escaneo láser multitemporal, multiespectral y de alta resolución para proporcionar información relevante para la sostenibilidad ambiental y especialmente para el mapeo de la salud forestal, las especies de árboles y el riesgo de incendios forestales? Los posibles resultados del proyecto, incluirán: información sobre especies arbóreas a nivel de árbol individual, lo que mejora la toma de decisiones basada en herramientas TIC, y por lo tanto, permitirá desarrollar a la industria forestal europea con un incremento estimado de 1B ; un subproducto de la clasificación de especies de árboles es la detección de madera muerta, un componente estructural clave para mantener la biodiversidad forestal; sistemas de alerta temprana para la detección de la presencia de escarabajos de la corteza que hoy afectan al 20-50% del total de madera extraída en Europa central; y la gestión del riesgo de incendios forestales que se vuelve cada vez más urgente en el contexto de adaptación al cambio climático.
Como resultado del proyecto, se podrá implementar un sistema para la toma de decisiones basada en el conocimiento, que incluirá mecanismos de alerta temprana y predictivos en los tres ámbitos de trabajo. Este resultado permitirá una gestión eficiente de los recursos, así como de los riesgos en la situación actual de cambio climático. Ha sido confirmada la participación de 27 socios colaboradores externos, participarán como receptores de información destinada a usuarios finales o retroalimentando los resultados desde una perspectiva industrial.