OUTILS

Outils et technologies pour soutenir les pratiques agroforestières durables

L'outil FarmTree : les fermes, les arbres et les cultures quantifiés

La plateforme FarmTree est une solution numérique conviviale conçue pour soutenir la prise de décision en matière d'agroforesterie la planification et la mise en œuvre. Il intègre un modèle d'agroforesterie basé sur un logiciel et un système de gestion de l'eau. interface en ligne intuitive et une base de données scientifique sur les espèces qui définit les caractéristiques de centaines d'arbres et d'espèces cultivées dans différents lieux géographiques.

La plateforme permet aux utilisateurs des terres et aux praticiens de l'agroforesterie de reproduire des scénarios existants ou hypothétiques dans un environnement en ligne, ce qui permet conception flexible de systèmes agroforestiers uniques en termes de composition des espèces, de disposition spatiale et de choix de gestion. Il prévoit ensuite les performances productives, financières et agro-écologiques à long terme de chaque système, y compris les prévisions de croissance de la production. rendements, coûts et revenus, flux de nutriments et d'eau, piégeage du carbone, biodiversitéet bien d'autres encore.

En fournissant une vue d'ensemble rapide et complète des performances des systèmes agricoles, la plateforme FarmTree aide les utilisateurs à prendre des décisions éclairées susceptibles d'améliorer les pratiques d'utilisation durable des terres dans l'agroforesterie européenne et au-delà.

Le centre de connaissances ReForest

Le centre de connaissances fait partie de la plateforme d'engagement ReForest conçue pour aider les agriculteurs à planifier des systèmes agroforestiers et à réaliser des projets de développement durable. des décisions de gestion bien informées adapté aux contextes locaux. Il s'adresse en particulier aux agriculteurs qui ne se sont pas encore convertis à l'agriculture biologique, l'objectif principal étant de rassembler les recherches passées et actuelles pour combler les lacunes en matière de connaissances concernant la conception et les performances des AF, la fourniture de services écosystémiques et les incidences potentielles sur la biodiversité et le carbone du sol.

Le Hub rassemble une base de données de ressources - y compris des ensembles de données, des outils d'aide à la décision, des rapports, des vidéos, des podcasts et des sites web - recueillies grâce aux connaissances et à l'expérience du consortium ReForest et de ses réseaux européens et internationaux plus larges. Actuellement, il offre déjà 80 ressources diverses provenant de 15 pays à travers l'Europe, établissant ainsi une base solide qui continuera à se développer tout au long du projet en réponse aux besoins des agriculteurs et des chercheurs. Pour garantir la pertinence du projet, les ressources sont limitées à celles qui proviennent largement d'Europe.

Les utilisateurs peuvent de parcourir les ressources par ordre alphabétique ou d'affiner leur recherche en utilisant des filtres pour le type d'AF, la focalisation de l'AF, le système agricole, la portée géographique et le format du contenu. Cette capacité de filtrage sur mesure rend le Hub plus pratique et plus convivial par rapport à d'autres plateformes de connaissances similaires. Chaque ressource a sa propre page avec une brève description, des détails techniques et des remerciements, ce qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement sa pertinence et son application potentielle.

Outil ReForest pour les biens publics

Le Public Goods Tool (PG Tool) a été initialement développé par le Organic Research Centre (ORC) en 2011 pour évaluer les biens publics livrée par des fermes en cours de conversion biologique. Depuis lors, il a été adapté à diverses fins et, dans le cadre du projet ReForest, il a été développer davantage pour intégrer les avantages spécifiques que les arbres apportent aux systèmes agricoles. Cet outil permet d'évaluer un large éventail de biens publics au niveau de l'exploitation, allant de gestion des sols, l'énergie et carbone, l'équilibre nutritionnel et agricoles la diversité à le capital social, résilience des entreprises, la santé et le bien-être des animaux, gouvernanceet le contribution du paysage et du patrimoine caractéristiques.

Chacune de ces dimensions est noté sur une échelle de 1 (mauvais) à 5 (excellent)L'outil PG est basé sur Excel et est généralement complété au cours d'une visite d'une demi-journée dans l'exploitation. L'outil PG est basé sur Excel et est généralement complété au cours d'une visite d'exploitation d'une demi-journée, un chercheur guidant l'agriculteur tout au long du processus et expliquant les résultats d'une manière pratique et accessible.

Si vous souhaitez utiliser l'outil ReForest PG, veuillez contacter tom.staton@reading.ac.uk.

Carte de l'agroforesterie en Europe

La carte agroforestière de l'Europe est une carte de l'Europe. plate-forme interactive qui rassemble des exemples de pratiques agroforestières à travers le continent. Développée à l'origine dans le cadre du projet AGFORWARD, la carte a été élargie et mise à jour dans le cadre du projet ReForest en collaboration avec DIGITAF. Au lieu d'utiliser les bases de données nationales et régionales existantes, elle offre un accès rapide et facile à un large éventail de pratiques agroforestières. outil unique en ligne avec une structure standardisée, garantissant la comparabilité dans toute l'Europe.

La carte permet à différents types d'acteurs, notamment les agriculteurs, les établissements d'enseignement et de conseil et les parties intéressées qui planifient des systèmes agroforestiers, d'enregistrer leurs activités. Les entrées sont affichées avec des catégories et des symboles distincts, et les utilisateurs peuvent télécharger des photographies pour illustrer leurs systèmes. La plateforme améliorée offre une plus grande interactivité, avec des fonctionnalités telles que les mises à jour gérées par l'utilisateur, la vérification de l'administrateur et des garanties pour la protection des données.

En offrant une vue d'ensemble claire et accessible, la carte de l'agroforesterie en Europe rend ce système d'utilisation des terres plus visible, favorise l'apprentissage entre pairs et permet aux décideurs politiques, aux praticiens et aux citoyens d'explorer la diversité et le potentiel de l'agroforesterie dans toute l'Europe.

Des liens locaux sont attendus prochainement pour le Danemark, l'Espagne, la Pologne, la Bulgarie et la Hongrie.

Contribuez à la carte dès maintenant !

Estimateur de carbone et de biodiversité

L'estimateur de carbone et de biodiversité est un plateforme prédictive en ligne développé dans le cadre de ReForest pour évaluer carbone du sol et niveaux de biodiversité dans les paysages européens. Il intègre des images satellite et UAV à haute résolution avec de vastes ensembles de données de terrain, en utilisant des réseaux neuronaux convolutionnels avancés pour capturer les modèles de végétation, de sol et d'utilisation des terres. Cette combinaison permet à l'outil de générer des prévisions précises et spécifiques à un lieu, qui reflètent à la fois les tendances d'utilisation des terres à grande échelle et les variations environnementales à petite échelle.

Accessible par l'intermédiaire d'un interface web simpleL'estimateur n'a besoin que de coordonnées géographiques pour fournir des résultats quantifiables sur le potentiel de séquestration du carbone et l'état de la biodiversité. En combinant l'apprentissage automatique de pointe et la télédétection, l'outil permet aux parties prenantes de prendre des décisions fondées sur des données probantes sans avoir besoin d'une expertise technique en matière de traitement des données.

Les agriculteurs, les propriétaires terriens, les chercheurs et les décideurs politiques peuvent utiliser les résultats pour évaluer les stratégies de durabilité, comparer les scénarios d'utilisation des terres ou soutenir la planification du climat et de la conservation.

Outil d'aide à la décision pour l'agroforesterie

Cet outil interactif plate-forme d'aide à la décisiondéveloppé par l'Université de Bonn dans le cadre du projet ReForest, permet aux agriculteurs, aux conseillers et aux décideurs politiques d'explorer les avantages de l'agriculture biologique. la viabilité à long terme du passage de l'utilisation conventionnelle des terres à l'agroforesterie. Enraciné dans études de cas réelsIl simule les résultats d'un investissement dans un contexte d'incertitude en appliquant des méthodes stochastiques et des paramètres définis par l'utilisateur, offrant ainsi une image réaliste des risques et des opportunités.

La suite d'outils actuelle présente quatre scénarios d'agroforesterie : un scénario d'agriculture biologique, un scénario d'agriculture de subsistance et un scénario d'agroforesterie. Système de culture en couloir pour les pommes en Allemagne, un le système des fruits et du miel sur la base d'un plan d'agroforesterie allemand, d'un plan d'aménagement du territoire et d'un plan de gestion des déchets. système de bois et de noix de noyer pour les arbres de grande valeur, et un système d'élevage sylvopastoral au Royaume-Uni, élaborés dans le cadre d'un ReForest Living Lab. Chaque scénario est accessible en ligne et fournit configurations spécifiques aux régions qui peuvent être adaptés aux conditions de chaque exploitation.

Avec des hypothèses techniques et financières modifiables, la plateforme intègre Simulations de Monte Carlo pour tenir compte de l'incertitude des rendements, des prix et des risques opérationnels. Les utilisateurs peuvent tester différentes alternatives de conception faisant de cet outil une ressource pratique pour la planification, la prise de décision et la préparation des demandes de financement.

Accordeur de paramètres CNN

L'accordeur de paramètres CNN est une plate-forme logicielle innovante qui permet d'améliorer la qualité de l'information. apprentissage profond accessible aux utilisateurs n'ayant pas d'expérience en matière de codage. Il permet aux chercheurs et aux étudiants de créer des Modèles de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) Il est possible d'adapter les modèles à leurs propres ensembles de données d'images dans des formats tels que JPG, JPEG et PNG. En rationalisant le processus de réglage des paramètres, il comble les lacunes en matière de connaissances sur l'apprentissage automatique et permet à tout un chacun de construire des modèles efficaces pour les tâches de classification.

La plateforme offre flexibilité Les utilisateurs ont la possibilité de configurer la répartition des ensembles de données pour l'entraînement, la validation et le test, tout en contrôlant le nombre d'époques, la taille des lots et la sélection des fonctions d'activation, d'optimisation et de perte. Les résultats peuvent être explorés grâce à des visualisations interactives, notamment des matrices de confusion et des graphiques, ainsi que des rapports de classification détaillés qui permettent une évaluation approfondie des performances du modèle.

Avec la possibilité d'enregistrer les modèles formés et de les intégrer dans des scripts Python ou d'autres applications, le CNN Parameter Tuner combine facilité d'utilisation et fonctionnalités avancées. Son interface intuitive abaisse la barrière à l'entrée de l'apprentissage automatique et ouvre des possibilités d'innovation et de collaboration entre les disciplines.