TOOLS

Hulpmiddelen en technologieën ter ondersteuning van duurzame boslandbouwpraktijken

De FarmTree Tool: boerderijen, bomen en gewassen gekwantificeerd

Het FarmTree Platform is een gebruiksvriendelijke digitale oplossing ontworpen om besluitvorming in agroforestry -planning en implementatie te ondersteunen. Het integreert een op software gebaseerd agroforestrymodel met een intuïtieve online interface en een wetenschappelijke soortendatabase die de kenmerken definieert van honderden relevante bomen en gewassoorten op verschillende geografische locaties.

Het platform stelt landgebruikers en bosbouwers in staat om bestaande of hypothetische scenario's na te bootsen in een online omgeving, waardoor flexibel ontwerp van unieke agroforestrysystemen in termen van soortensamenstelling, ruimtelijke indeling en beheerkeuzes. Het voorspelt vervolgens de productieve, financiële en agro-ecologische prestaties op lange termijn van elk systeem, inclusief de verwachte opbrengsten, kosten en opbrengsten, nutriënten- en waterstromen, koolstofvastlegging, biodiversiteiten nog veel meer.

Door een snel en uitgebreid overzicht te geven van de prestaties van het landbouwsysteem, helpt het FarmTree Platform gebruikers geïnformeerde beslissingen te nemen die duurzame landgebruikpraktijken in de Europese agroforestry en daarbuiten kunnen opschalen.

De ReForest Knowledge Hub

De Knowledge Hub maakt deel uit van het ReForest Engagement-platform dat is ontworpen om boeren te ondersteunen bij het plannen van agroforestrysystemen en het maken van goed geïnformeerde managementbeslissingen aangepast aan de lokale context. Het is met name gericht op boeren die nog niet zijn overgestapt op AF, met als hoofddoel het samenbrengen van eerder en huidig onderzoek om hiaten in kennis aanpakken rond AF-ontwerp en -prestaties, de levering van ecosysteemdiensten en de mogelijke gevolgen voor biodiversiteit en bodemkoolstof.

De Hub brengt een database van bronnen samen - waaronder datasets, beslissingsondersteunende tools, rapporten, video's, podcasts en websites - die zijn verzameld dankzij de kennis en ervaring van het ReForest-consortium en zijn bredere Europese en internationale netwerken. Momenteel biedt het al 80 verschillende bronnen uit 15 landen in heel Europa, waardoor een sterke basis wordt gelegd die gedurende het project zal blijven groeien als reactie op de behoeften van boeren en onderzoekers. Om de relevantie te waarborgen, zijn de bronnen beperkt tot bronnen die uit heel Europa afkomstig zijn.

Gebruikers kunnen alfabetisch door de bronnen bladeren of hun zoekopdracht verfijnen met behulp van filters voor AF-type, AF-focus, landbouwsysteem, geografisch bereik en inhoudsformaat. Dit op maat gemaakte filtervermogen maakt de Hub praktischer en gebruiksvriendelijker dan andere, vergelijkbare kennisplatforms. Elke bron heeft zijn eigen pagina met een korte beschrijving, technische details en dankbetuigingen, zodat gebruikers snel inzicht krijgen in de relevantie en mogelijke toepassing.

ReForest Public Goods Tool

De Public Goods Tool (PG Tool) werd oorspronkelijk ontwikkeld door het Organic Research Centre (ORC) in 2011 om de openbare goederen te beoordelen geleverd door boerderijen tijdens biologische omschakeling. Sindsdien is het aangepast voor verschillende doeleinden, en in het kader van het ReForest-project is het verder ontwikkeld om de specifieke voordelen van bomen voor landbouwsystemen te integreren. De tool evalueert een breed scala aan publieke goederen op bedrijfsniveau, van bodembeheer, energie en koolstof, voedingsstoffenbalans en landbouw diversiteit naar sociaal kapitaal, bedrijfsweerbaarheid, gezondheid en welzijn van dieren, bestuuren de bijdrage van landschap en erfgoed functies.

Elk van deze dimensies is gescoord op een schaal van 1 (slecht) tot 5 (uitstekend).Het biedt waardevolle inzichten voor zowel onderzoekers die de duurzaamheid van verschillende agroforestrysystemen willen beoordelen als voor boeren die sterke punten en mogelijkheden voor verbetering op hun bedrijf willen identificeren. De PG Tool is gebaseerd op Excel en wordt meestal ingevuld tijdens een bedrijfsbezoek van een halve dag, waarbij een onderzoeker de boer door het proces begeleidt en de resultaten op een praktische, toegankelijke manier uitlegt.

Als je geïnteresseerd bent in het gebruik van de ReForest PG Tool, neem dan contact op met tom.staton@reading.ac.uk.

Agroforestrykaart van Europa

De Agroforestrykaart van Europa is een interactief platform dat voorbeelden van agroforestrypraktijken over het hele continent samenbrengt. De kaart werd oorspronkelijk ontwikkeld in het AGFORWARD-project, maar is nu uitgebreid en bijgewerkt in het kader van het ReForest-project in samenwerking met DIGITAF. In plaats van gebruik te maken van bestaande nationale en regionale databases biedt de kaart snelle en eenvoudige toegang tot een één online hulpmiddel met een gestandaardiseerde structuur, zodat ze in heel Europa vergelijkbaar zijn.

Op de kaart kunnen verschillende soorten belanghebbenden, waaronder boeren, onderwijs- en adviesinstellingen en geïnteresseerden die agroforestrysystemen plannen, hun activiteiten registreren. Inzendingen worden weergegeven met verschillende categorieën en symbolen, en gebruikers kunnen foto's uploaden om hun systemen te illustreren. Het verbeterde platform biedt meer interactiviteit, met functies zoals door de gebruiker beheerde updates, verificatie door de beheerder en waarborgen voor gegevensbescherming.

Door een duidelijk en toegankelijk overzicht te bieden, maakt de Agroforestry Map of Europe dit landgebruiksysteem zichtbaarder, ondersteunt het peer-to-peer leren en stelt het beleidsmakers, praktijkmensen en burgers in staat om de diversiteit en het potentieel van agroforestry in heel Europa te verkennen.

Lokale links worden binnenkort verwacht voor Denemarken, Spanje, Polen, Bulgarije en Hongarije.

Draag nu bij aan de kaart!

Koolstof- en biodiversiteitschatter

De koolstof- en biodiversiteitsschatter is een online voorspellend platform ontwikkeld binnen ReForest om bodemkoolstof en biodiversiteitsniveaus in Europese landschappen te beoordelen. Het integreert hoge-resolutie satelliet- en UAV-beelden met uitgebreide ground-truth datasets, waarbij gebruik wordt gemaakt van geavanceerde convolutionele neurale netwerken om patronen in vegetatie, bodem en landgebruik vast te leggen. Door deze combinatie kan de tool nauwkeurige, locatiespecifieke voorspellingen genereren die zowel grootschalige trends in landgebruik als fijnschalige milieuvariaties weerspiegelen.

Toegankelijk via een eenvoudige webinterfaceheeft de schatter alleen geografische coördinaten nodig om kwantificeerbare resultaten te leveren over het koolstofvastleggingspotentieel en de biodiversiteitsstatus. Door geavanceerde machine learning te combineren met teledetectie stelt de tool belanghebbenden in staat om op feiten gebaseerde beslissingen te nemen zonder dat ze technische expertise nodig hebben in gegevensverwerking.

Boeren, landeigenaren, onderzoekers en beleidsmakers kunnen de resultaten toepassen om duurzaamheidsstrategieën te evalueren, scenario's voor landgebruik te vergelijken of klimaat- en natuurbeschermingsplanning te ondersteunen.

Beslissingsondersteunend instrument voor agroforestry

Dit interactieve beslissingsondersteunend platform, ontwikkeld door de Universiteit van Bonn in het kader van het ReForest-project, stelt boeren, adviseurs en beleidsmakers in staat om de haalbaarheid op lange termijn te onderzoeken van een overgang van conventioneel landgebruik naar agrobosbouw.Het platform is gebaseerd op praktijkcasesen simuleert investeringsresultaten onder onzekere omstandigheden door gebruik te maken van stochastische methoden en door de gebruiker gedefinieerde parameters, waardoor een realistisch beeld wordt gegeven van de risico's en kansen.

De huidige toolsuite laat vier agroforestryscenario's zien: een Alley teeltsysteem voor appels in Duitsland, een fruit- en honingsysteem gebaseerd op een agroforestryplan uit Duitsland, een walnotenhout en notensysteem voor waardevolle bomen en een silvopastoraal veeteeltsysteem in het Verenigd Koninkrijk ontwikkeld via een ReForest Living Lab. Elk scenario is online toegankelijk en biedt regio-specifieke configuraties die kunnen worden aangepast aan de omstandigheden op individuele boerderijen.

Met bewerkbare technische en financiële aannames integreert het platform Monte Carlo-simulaties om onzekerheid in opbrengsten, prijzen en operationele risico's vast te leggen. Gebruikers kunnen verschillende ontwerpalternatieven testen waardoor de tool een praktisch hulpmiddel is voor planning, besluitvorming en het voorbereiden van financieringsaanvragen.

CNN parameter tuner

De CNN Parameter Tuner is een innovatief softwareplatform dat diepgaand leren toegankelijk maakt voor gebruikers zonder codeerervaring. Het stelt onderzoekers en studenten in staat om Convolutioneel neuraal netwerk (CNN) modellen te creëren aangepast aan hun eigen afbeeldingsdatasets in formaten zoals JPG, JPEG en PNG. Door het stroomlijnen van het parameter tuningproces overbrugt het de kloof in kennis over machine learning en stelt het iedereen in staat om effectieve modellen te bouwen voor classificatietaken.

Het platform biedt flexibiliteit bij het configureren van datasetsplitsingen voor training, validatie en testen, terwijl gebruikers controle hebben over het aantal epochs, de grootte van de batch en de selectie van activerings-, optimalisatie- en verliesfuncties. De resultaten kunnen worden bekeken via interactieve visualisaties, waaronder verwarringmatrices en grafieken, naast gedetailleerde classificatierapporten die een grondige evaluatie van de modelprestaties ondersteunen.

Met de mogelijkheid om getrainde modellen op te slaan en te integreren in Python scripts of andere toepassingen, combineert de CNN Parameter Tuner gebruiksgemak met geavanceerde functionaliteit. De intuïtieve interface verlaagt de drempel voor machine learning en opent mogelijkheden voor innovatie en samenwerking tussen verschillende disciplines.