WERKZEUGE

Instrumente und Technologien zur Unterstützung nachhaltiger agroforstwirtschaftlicher Praktiken

Das FarmTree-Tool: Quantifizierung von Betrieben, Bäumen und Nutzpflanzen

Die FarmTree-Plattform ist eine benutzerfreundliche digitale Lösung, die Folgendes ermöglicht Unterstützung der Entscheidungsfindung in der Agroforstwirtschaft Planung und Umsetzung. Es integriert ein softwarebasiertes Agroforstmodell mit einem intuitive Online-Schnittstelle und eine wissenschaftliche Artendatenbank, in der die Merkmale von Hunderten von relevanten Baum- und Pflanzenarten an verschiedenen geografischen Standorten definiert sind.

Die Plattform ermöglicht es Landnutzern und Agroforstfachleuten bestehende oder hypothetische Szenarien nachbilden in einer Online-Umgebung, die es ermöglicht flexibles Design von einzigartigen agroforstwirtschaftlichen Systemen in Bezug auf die Artenzusammensetzung, die räumliche Anordnung und die Bewirtschaftungsentscheidungen. Anschließend wird die langfristige produktive, finanzielle und agrarökologische Leistung jedes Systems prognostiziert, einschließlich der voraussichtlichen Erträge, Kosten und Einnahmen, Nährstoff- und Wasserflüsse, Kohlenstoffbindung, biologische Vielfaltund viele mehr.

Die FarmTree-Plattform bietet einen schnellen und umfassenden Überblick über die Leistung des Bewirtschaftungssystems und hilft den Nutzern, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu einer nachhaltigen Landnutzung in der europäischen Agroforstwirtschaft und darüber hinaus führen können.

Der ReForest Knowledge Hub

Der Knowledge Hub ist Teil der ReForest Engagement Plattform, die Landwirte bei der Planung von Agroforstsystemen und der Umsetzung von sachkundige Managemententscheidungen angepasst an die lokalen Gegebenheiten. Es richtet sich vor allem an Landwirte, die noch nicht auf AF umgestellt haben, und verfolgt das Hauptziel, frühere und aktuelle Forschungsergebnisse zusammenzuführen, um Wissenslücken schließen die Gestaltung und Leistung der Aufforstungsanlagen, die Erbringung von Ökosystemleistungen und die möglichen Auswirkungen auf die biologische Vielfalt und den Bodenkohlenstoff.

Die Drehscheibe führt eine Datenbank mit Ressourcen zusammen, darunter Datensätze, Entscheidungshilfen, Berichte, Videos, Podcasts und Websites, die durch das Wissen und die Erfahrung des ReForest-Konsortiums und seiner weiteren europäischen und internationalen Netzwerke zusammengetragen wurden. Derzeit bietet sie bereits 80 verschiedene Ressourcen aus 15 Ländern in ganz Europa, um eine solide Grundlage zu schaffen, die im Laufe des Projekts entsprechend den Bedürfnissen der Landwirte und Forscher weiter ausgebaut wird. Um die Relevanz zu gewährleisten, sind die Ressourcen auf diejenigen beschränkt, die im Wesentlichen aus Europa stammen.

Benutzer können die Ressourcen alphabetisch zu durchsuchen oder ihre Suche zu verfeinern mit Filtern für AF-Typ, AF-Schwerpunkt, Anbausystem, geografische Reichweite und Inhaltsformat. Diese maßgeschneiderte Filterfunktion macht den Hub im Vergleich zu anderen ähnlichen Wissensplattformen praktischer und benutzerfreundlicher. Jede Ressource verfügt über eine eigene Seite mit einer kurzen Beschreibung, technischen Details und Danksagungen, so dass die Nutzer ihre Relevanz und potenzielle Anwendung schnell erfassen können.

ReForest Werkzeug für öffentliche Güter

Das Public Goods Tool (PG Tool) wurde ursprünglich vom Organic Research Centre (ORC) im Jahr 2011 entwickelt, um Bewertung der öffentlichen Güter von landwirtschaftlichen Betrieben, die sich in der ökologischen Umstellung befinden, geliefert. Seitdem wurde es für verschiedene Zwecke angepasst, und im Rahmen des ReForest-Projekts wurde es weiterentwickelt werden, um die spezifischen Vorteile von Bäumen für landwirtschaftliche Systeme zu berücksichtigen. Das Instrument bewertet ein breites Spektrum an öffentlichen Gütern auf Betriebsebene, von Bodenmanagement, Energie und Kohlenstoff, Nährstoffhaushalt und landwirtschaftliche Vielfalt zu Sozialkapital, geschäftliche Widerstandsfähigkeit, Tiergesundheit und Tierschutz, Steuerungund die Beitrag von Landschaft und Kulturerbe Merkmale.

Jede dieser Dimensionen ist bewertet auf einer Skala von 1 (schlecht) bis 5 (ausgezeichnet)Das PG-Tool liefert wertvolle Erkenntnisse sowohl für Forscher, die die Nachhaltigkeit verschiedener Agroforstsysteme bewerten wollen, als auch für Landwirte, die Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten auf ihren Betrieben ermitteln wollen. Das PG-Tool ist Excel-basiert und wird in der Regel während eines halbtägigen Betriebsbesuchs ausgefüllt, wobei ein Forscher den Landwirt durch den Prozess führt und die Ergebnisse auf praktische und verständliche Weise erläutert.

Wenn Sie an der Nutzung des ReForest PG Tools interessiert sind, wenden Sie sich bitte an tom.staton@reading.ac.uk.

Agroforstwirtschaft Karte von Europa

Die Agroforstkarte von Europa ist eine interaktive Plattform die Beispiele für agroforstwirtschaftliche Praktiken auf dem gesamten Kontinent zusammenfasst. Ursprünglich im Rahmen des AGFORWARD-Projekts entwickelt, wurde die Karte nun im Rahmen des ReForest-Projekts in Zusammenarbeit mit DIGITAF erweitert und aktualisiert. Anstatt auf bestehende nationale und regionale Datenbanken zurückzugreifen, bietet sie einen schnellen und einfachen Zugang zu einer einziges Online-Tool mit einer standardisierten Struktur, die eine europaweite Vergleichbarkeit gewährleistet.

Auf der Karte können verschiedene Arten von Akteuren, darunter Landwirte, Bildungs- und Beratungseinrichtungen sowie interessierte Parteien, die agroforstwirtschaftliche Systeme planen, ihre Aktivitäten eintragen. Die Einträge werden mit verschiedenen Kategorien und Symbolen angezeigt, und die Nutzer können Fotos hochladen, um ihre Systeme zu veranschaulichen. Die verbesserte Plattform bietet mehr Interaktivität mit Funktionen wie benutzergesteuerte Aktualisierungen, Überprüfung durch den Administrator und Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz der Daten.

Die Agroforstkarte von Europa bietet einen klaren und leicht zugänglichen Überblick und macht dieses Landnutzungssystem sichtbarer, unterstützt das gegenseitige Lernen und ermöglicht es Entscheidungsträgern, Praktikern und Bürgern, die Vielfalt und das Potenzial der Agroforstwirtschaft in ganz Europa zu erkunden.

Lokale Links werden in Kürze für Dänemark, Spanien, Polen, Bulgarien und Ungarn erwartet.

Tragen Sie jetzt zur Karte bei!

Schätzer für Kohlenstoff und biologische Vielfalt

Der Carbon and Biodiversity Estimator ist ein Online-Plattform für Vorhersagen im Rahmen von ReForest entwickelt, um zu bewerten Bodenkohlenstoff und Biodiversitätsebenen über europäische Landschaften. Es integriert hochauflösende Satelliten- und UAV-Bilder mit umfangreichen Bodendaten und nutzt fortschrittliche neuronale Faltungsnetzwerke, um Muster in Vegetation, Boden und Landnutzung zu erfassen. Diese Kombination ermöglicht es dem Tool, genaue, ortsspezifische Vorhersagen zu erstellen, die sowohl großräumige Landnutzungstrends als auch feinräumige Umweltschwankungen widerspiegeln.

Erreichbar über eine einfache WebschnittstelleDer Schätzer benötigt lediglich geografische Koordinaten, um quantifizierbare Ergebnisse zum Kohlenstoffbindungspotenzial und zum Zustand der biologischen Vielfalt zu liefern. Durch die Kombination von modernstem maschinellem Lernen und Fernerkundung ermöglicht das Tool den Akteuren, faktengestützte Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie technische Fachkenntnisse in der Datenverarbeitung benötigen.

Landwirte, Landeigentümer, Forscher und politische Entscheidungsträger können die Ergebnisse nutzen, um Nachhaltigkeitsstrategien zu bewerten, Landnutzungsszenarien zu vergleichen oder die Klima- und Naturschutzplanung zu unterstützen.

Agroforstwirtschaftliches Entscheidungshilfetool

Diese interaktive entscheidungsunterstützende Plattformdas von der Universität Bonn im Rahmen des ReForest-Projekts entwickelt wurde, ermöglicht es Landwirten, Beratern und politischen Entscheidungsträgern, die langfristige Rentabilität des Übergangs von der konventionellen Landnutzung zur Agroforstwirtschaft. Gegründet in Fallstudien aus der PraxisMit Hilfe stochastischer Methoden und benutzerdefinierter Parameter simuliert es Investitionsergebnisse unter Unsicherheit und vermittelt so ein realistisches Bild der Risiken und Chancen.

Die aktuelle Tool-Suite zeigt vier Agroforstszenarien: ein Apfel-Allee-Anbausystem in Deutschland, ein Frucht- und Honigsystem auf der Grundlage eines agroforstwirtschaftlichen Plans aus Deutschland, einer Walnussholz- und Nussbaumsystem für hochwertige Bäume, und eine silvopastorales Tierhaltungssystem im Vereinigten Königreich, die in einem ReForest Living Lab entwickelt wurden. Jedes Szenario ist online zugänglich und bietet regionalspezifische Konfigurationen die an die Bedingungen der einzelnen Betriebe angepasst werden können.

Die Plattform enthält bearbeitbare technische und finanzielle Annahmen und integriert Monte-Carlo-Simulationen um die Unsicherheit von Erträgen, Preisen und operationellen Risiken zu erfassen. Benutzer können verschiedene Designalternativen testen Dadurch wird das Instrument zu einem praktischen Hilfsmittel für die Planung, Entscheidungsfindung und Vorbereitung von Finanzierungsanträgen.

CNN-Parameter-Tuner

Der CNN-Parameter-Tuner ist eine innovative Software-Plattform, mit der Deep Learning auch für Benutzer ohne Programmierkenntnisse zugänglich. Es ermöglicht Forschern und Studenten die Erstellung Modelle für Faltungsneuronale Netze (CNN) die auf ihre eigenen Bilddatensätze in Formaten wie JPG, JPEG und PNG zugeschnitten sind. Durch die Vereinfachung der Parameterabstimmung wird die Wissenslücke im Bereich des maschinellen Lernens geschlossen und jeder kann effektive Modelle für Klassifizierungsaufgaben erstellen.

Die Plattform bietet Flexibilität bei der Konfiguration von Datensatzaufteilungen für Training, Validierung und Test, wobei der Benutzer die Anzahl der Epochen, die Stapelgrößen und die Auswahl der Aktivierungs-, Optimierungs- und Verlustfunktionen steuern kann. Die Ergebnisse können durch interaktive Visualisierungen, einschließlich Konfusionsmatrizen und Graphen, neben detaillierten Klassifizierungsberichten untersucht werden, die eine eingehende Bewertung der Modellleistung unterstützen.

Mit der Möglichkeit, trainierte Modelle zu speichern und in Python-Skripte oder andere Anwendungen zu integrieren, verbindet der CNN Parameter Tuner Benutzerfreundlichkeit mit fortschrittlicher Funktionalität. Sein intuitive Schnittstelle senkt die Einstiegshürde für das maschinelle Lernen und eröffnet Möglichkeiten für Innovation und interdisziplinäre Zusammenarbeit.