SZERSZEREK

A fenntartható agrár-erdészeti gyakorlatokat támogató eszközök és technológiák

A FarmTree eszköz: gazdaságok, fák és termények számszerűsítve

A FarmTree Platform egy felhasználóbarát digitális megoldás, amelynek célja, hogy az agrár-erdészetre vonatkozó döntéshozatal támogatása tervezés és végrehajtás. Egy szoftveralapú agrár-erdészeti modellt integrál egy intuitív online felület és egy tudományos fajadatbázis, amely több száz releváns fa- és növényfaj jellemzőit határozza meg a különböző földrajzi helyeken.

A platform lehetővé teszi a földhasználók és az agrár-erdészeti szakemberek számára, hogy meglévő vagy hipotetikus forgatókönyvek megismétlése online környezetben, lehetővé téve rugalmas kialakítás egyedi agroerdészeti rendszerek a fajösszetétel, a térbeli elrendezés és a gazdálkodási döntések tekintetében. Ezt követően előrejelzi az egyes rendszerek hosszú távú termelékenységét, pénzügyi és agroökológiai teljesítményét, beleértve a tervezett hozamok, költségek és bevételek, tápanyag- és vízáramlás, szénmegkötés, biológiai sokféleség, biodiverzitás., és még sok más.

A FarmTree Platform a gazdálkodási rendszer teljesítményének gyors és átfogó áttekintésével segíti a felhasználókat abban, hogy megalapozott döntéseket hozzanak, amelyekkel a fenntartható földhasználati gyakorlatokat az európai agrár-erdészetben és azon túl is kiterjeszthetik.

A ReForest tudásközpont

A tudásközpont a ReForest Engagement platform része, amelynek célja, hogy támogassa a gazdálkodókat az agrár-erdészeti rendszerek tervezésében és az agrár-erdőgazdálkodásban. jól megalapozott irányítási döntések a helyi körülményekhez igazítva. Különösen az AF-re még át nem állt gazdáknak szól, és fő célja, hogy a korábbi és a jelenlegi kutatásokat egyesítse, hogy a tudásbeli hiányosságok kezelése az AF kialakítása és teljesítménye, az ökoszisztéma-szolgáltatások nyújtása, valamint a biológiai sokféleségre és a talaj szén-dioxid-kibocsátására gyakorolt lehetséges hatások.

A központ a ReForest konzorcium és a szélesebb körű európai és nemzetközi hálózatok tudása és tapasztalata révén összegyűjtött források - köztük adatállományok, döntéstámogató eszközök, jelentések, videók, podcastok és weboldalak - adatbázisát gyűjti össze. Jelenleg már kínál 80 különböző forrás 15 országból Európa-szerte, létrehozva egy erős alapot, amely a projekt során a gazdálkodók és a kutatók igényeinek megfelelően tovább bővül. A relevancia biztosítása érdekében a források az Európán belülről származó forrásokra korlátozódnak.

A felhasználók ábécérendben böngészhetnek a források között vagy finomíthatják a keresést AF-típus, AF-fókusz, gazdálkodási rendszer, földrajzi hatókör és tartalomformátum szűrők használatával. Ez a személyre szabott szűrési képesség a központot más hasonló tudásplatformokhoz képest praktikusabbá és felhasználóbarátabbá teszi. Minden forrásnak saját oldala van, rövid leírással, technikai részletekkel és köszönetnyilvánítással, ami biztosítja, hogy a felhasználók gyorsan megérthessék annak relevanciáját és lehetséges alkalmazását.

ReForest közjavak eszköze

A közjavak eszközét (PG eszköz) eredetileg az Organic Research Centre (ORC) fejlesztette ki 2011-ben, hogy a közjavak értékelése a biogazdálkodásra való átállás folyamatában lévő gazdaságok által szállított termékek. Azóta számos célra adaptálták, a ReForest projekt keretében pedig tovább kell fejleszteni a fák által a gazdálkodási rendszereknek nyújtott különleges előnyök integrálása érdekében.. Az eszköz a közjavak széles skáláját értékeli a gazdaságok szintjén, a következőkből talajgazdálkodás, energia és szén, tápanyag-egyensúly és mezőgazdasági sokszínűség a címre. társadalmi tőke, üzleti rugalmasság, állategészségügy és állatjólét, kormányzás, és a a táj és az örökség hozzájárulása jellemzők.

E dimenziók mindegyike 1-től (gyenge) 5-ig (kiváló) terjedő skálán értékelve, értékes ismereteket nyújtva mind a különböző agrár-erdészeti rendszerek fenntarthatóságát értékelni kívánó kutatóknak, mind pedig azoknak a gazdálkodóknak, akik szeretnék meghatározni a gazdaságuk erősségeit és a fejlesztési lehetőségeket. A PG eszköz Excel-alapú, és általában egy félnapos üzemlátogatás során töltik ki, a kutató végigvezeti a gazdálkodót a folyamaton, és gyakorlatias, közérthető módon elmagyarázza az eredményeket.

Ha érdekli a ReForest PG eszköz használata, kérjük, vegye fel a kapcsolatot a következőkkel tom.staton@reading.ac.uk.

Európa agrárerdészeti térképe

Az európai agrár-erdészeti térkép egy olyan interaktív platform amely az agrárerdészeti gyakorlatok példáit gyűjti össze a kontinensről. Az eredetileg az AGFORWARD projekt keretében kidolgozott térképet most a DIGITAF-fal együttműködve a ReForest projekt keretében bővítették és frissítették. A meglévő nemzeti és regionális adatbázisok felhasználása helyett gyors és egyszerű hozzáférést biztosít egy egyetlen online eszköz szabványosított struktúrával, amely biztosítja az összehasonlíthatóságot Európa-szerte.

A térkép lehetővé teszi a különböző típusú érdekelt felek, köztük a gazdálkodók, az oktatási és tanácsadó intézmények, valamint az agrár-erdészeti rendszereket tervező érdekelt felek számára, hogy regisztrálják tevékenységüket. A bejegyzések külön kategóriákkal és szimbólumokkal jelennek meg, és a felhasználók fényképeket tölthetnek fel rendszereik illusztrálására. A továbbfejlesztett platform fokozott interaktivitást kínál, olyan funkciókkal, mint a felhasználó által kezelt frissítések, a rendszergazda ellenőrzése és az adatvédelem biztosítékai.

Az európai agrárerdészeti térkép világos és könnyen hozzáférhető áttekintést nyújt, így láthatóbbá teszi ezt a földhasználati rendszert, támogatja az egymástól való tanulást, és lehetővé teszi a politikai döntéshozók, a gyakorlati szakemberek és a polgárok számára, hogy felfedezzék az agrárerdészet sokszínűségét és lehetőségeit Európa-szerte.

Hamarosan helyi linkek várhatóak Dánia, Spanyolország, Lengyelország, Bulgária és Magyarország esetében.

Hozzájáruljon a térképhez most!

Szén-dioxid és biodiverzitás becslő

A Carbon and Biodiversity Estimator (Szén-dioxid és biodiverzitás becslő) egy online előrejelző platform a ReForest keretében kifejlesztett talajszén és biodiverzitás szintjei az európai tájakon. A rendszer nagy felbontású műholdas és UAV-felvételeket integrál kiterjedt földi adathalmazokkal, fejlett konvolúciós neurális hálózatok segítségével a növényzet, a talaj és a földhasználat mintázatainak megragadására. Ez a kombináció lehetővé teszi, hogy az eszköz pontos, helyspecifikus előrejelzéseket készítsen, amelyek mind a nagyléptékű földhasználati trendeket, mind a finomléptékű környezeti változásokat tükrözik.

Hozzáférhető egy egyszerű webes felületa becslő csak földrajzi koordinátákat igényel ahhoz, hogy számszerűsíthető eredményeket adjon a szénmegkötési potenciálról és a biológiai sokféleség állapotáról. A legmodernebb gépi tanulást a távérzékeléssel kombinálva az eszköz lehetővé teszi az érdekeltek számára, hogy bizonyítékokon alapuló döntéseket hozzanak anélkül, hogy az adatfeldolgozáshoz technikai szakértelemre lenne szükségük.

A gazdálkodók, földtulajdonosok, kutatók és politikai döntéshozók az eredményeket a fenntarthatósági stratégiák értékelésére, a földhasználati forgatókönyvek összehasonlítására, illetve az éghajlat- és természetvédelmi tervezés támogatására használhatják.

Agroerdészeti döntéstámogató eszköz

Ez az interaktív döntéstámogató platform, amelyet a Bonni Egyetem fejlesztett ki a ReForest projekt keretében, lehetővé teszi a gazdálkodók, tanácsadók és politikai döntéshozók számára, hogy feltárják a a hagyományos földhasználatról az agrár-erdészetre való áttérés hosszú távú életképessége. Megalapozottan valós esettanulmányok, sztochasztikus módszerek és a felhasználó által meghatározott paraméterek alkalmazásával szimulálja a bizonytalan befektetési eredményeket, reális képet nyújtva a kockázatokról és lehetőségekről.

A jelenlegi eszközcsomag négy agrár-erdészeti forgatókönyvet mutat be: egy almáskertészeti rendszer Németországban, egy gyümölcs- és mézrendszer egy németországi agrárerdészeti terv alapján, egy diófa és diófa rendszer a nagy értékű fák esetében, és egy silvopasztorális állattartási rendszer az Egyesült Királyságban, amelyet a ReForest Living Lab keretében fejlesztettek ki. Minden forgatókönyv online elérhető, és a következőket nyújtja régió-specifikus konfigurációk amely az egyéni gazdálkodási körülményekhez igazítható.

A szerkeszthető műszaki és pénzügyi feltételezésekkel a platform integrálja a következőket Monte Carlo szimulációk a hozamok, az árak és a működési kockázatok bizonytalanságának megragadására. A felhasználók különböző tervezési alternatívák tesztelése így az eszköz a tervezés, a döntéshozatal és a finanszírozási kérelmek előkészítése során gyakorlatias segédeszközzé válik.

CNN paraméter tuner

A CNN Parameter Tuner egy olyan innovatív szoftverplatform, amely a mélytanulás a kódolási tapasztalattal nem rendelkező felhasználók számára is elérhető. Lehetővé teszi a kutatók és diákok számára, hogy Konvolúciós neurális hálózat (CNN) modellek saját képadatkészleteikhez igazítva, például JPG, JPEG és PNG formátumban. A paraméterek hangolási folyamatának egyszerűsítésével áthidalja a gépi tanulással kapcsolatos ismeretek terén meglévő szakadékot, és lehetővé teszi, hogy bárki hatékony modelleket építsen osztályozási feladatokhoz.

A platform a következőket kínálja rugalmasság az adathalmaz felosztásának konfigurálása a képzéshez, validáláshoz és teszteléshez, miközben a felhasználóknak lehetőséget ad az epochák száma, a kötegméretek, valamint az aktiválási, optimalizálási és veszteségfüggvények kiválasztására. Az eredmények interaktív vizualizációkon keresztül vizsgálhatók, beleértve a zavarmátrixokat és grafikonokat, valamint a részletes osztályozási jelentéseket, amelyek támogatják a modellteljesítmény mélyreható értékelését.

A betanított modellek mentésének és Python szkriptekbe vagy más alkalmazásokba való integrálásának lehetőségével a CNN Parameter Tuner az egyszerű használatot fejlett funkcionalitással ötvözi. A intuitív felület csökkenti a gépi tanulásba való belépés akadályát, és lehetőséget teremt az innovációra és a tudományágak közötti együttműködésre.