Modelización, DSS, simulación, optimización

Das „Kompetenzzentrum Wald und Holz 4.0“ entwickelt Industrie 4.0-Konzepte für den Cluster Wald und Holz. Mit intelligenten und dezentral agierenden Maschinen, Geräten, Diensten und Menschen werden Grundlagen für eine umfassende Digitalisierung gelegt. Die Optimierung der hochkomplexen Wertschöpfungsnetzwerke hilft dabei, aktuellen Herausforderungen aus Ökologie, Ökonomie und dem Klimawandel nachhaltig zu begegnen. Um Wald und Holz “smarter” zu machen, müssen in einem übergreifenden Ansatz Kompetenzen aus Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung gebündelt werden. Das Kompetenzzentrum Wald und Holz 4.0 soll die notwendigen Organisations- und Infrastrukturen geschaffen, Know-how aufbauen und in konkreten Wald und Holz 4.0-Komponenten umsetzen. Dabei  dienen Smart Forest Labs als forstliche Experimentierlabors, in denen Komponenten, Systeme und Prozesse überprüft, Standardisierung vorangetrieben, Konzepte verbreitet sowie Akteure geschult werden. Konzepte und Standards werden laufend als praktische Empfehlungen veröffentlicht, eine erste Version der Kommunikationsinfrastruktur S3I (eine “Internet of Things” Anwendung zur dezentralen Vernetzung) ist eingerichtet. Hinzu kommt ein immer smarterer Fuhrpark: Forstmaschinen wurden bereits zum Abrufen digitaler Informationen (GPS-Position, Treibstoffverbrauch, Produktionsdaten usw.) erweitert und gleichzeitig über alternative Funkstandards mit Maschinen in Regionen vernetzt, in denen es keinen Mobilfunk gibt.

Das weitgehende Fehlen von Standortskarten in der Steiermark macht einen neuen Ansatz bei der Standortserkundung und Kartierung der vorkommenden Waldstandorte notwendig. Eine weitere wissenschaftliche Herausforderung stellt die Berücksichtigung von zukünftig veränderten Klimabedingungen dar, die sich auch auf die Klassifizierung von Standorten und Waldtypen auswirken wird. Für eine solcherart erforderliche „dynamische Standortsklassifizierung“ bestehen theoretische Konzepte, die konkrete Umsetzung einer integrierten Standorts- und Waldtypenklassifikation in einer realen Region wie der Steiermark stellt jedoch Neuland dar.
Im Rahmen des Projektes soll daher eine Waldtypisierung auf Basis eines GIS-gestützten geoökologischen Stratifizierungsmodells erfolgen. Als Datenbasis sollen das digitale Höhenmodell, eine geologische Basiskarte, digital vorliegende Standorts- und Klimadaten sowie neu zu erhebende Standortsparameter verwendet werden. Für die Waldtypenkarte sollen auf Grundlage der Punkt- und Flächendaten zunächst Themenkarten für die Faktoren Wärme, Wasser und Nährstoffhaushalt modelliert werden, die dann zu Waldtypen mit einheitlicher Faktorenkombination zusammengefasst werden. Das Modell erlaubt dann auf Basis der Datengrundlagen abgeleiteten digitalen geoökologischen Parametern (u.a. Höhenstufe, Hanglage, Substrat, Geländeform, Neigung) eine Stratifizierung der Waldtypen auf allen Hauptwaldstandorten. Jeder Waldtyp wird auf der Waldtypenkarte im Maßstab 1:25.000 dargestellt. Neben den ökologischen Fakten ist jeder Waldtyp mit einer waldbaulichen Beschreibung versehen, die Angaben zu den geeigneten Baumarten, Gefährdungen und möglichen Behandlungsvarianten in Hinblick auf den Klimawandel enthält. In dieser waldbaulichen Charakterisierung werden auch die bisherigen Erfahrungen mit den vorhanden Baumarten und ihren Mischungen getrennt nach Waldtypen beschrieben und Empfehlungen für die zukünftige Bestockung und deren Bewirtschaftung in Hinblick auf den Klimawandel gegeben.

The Forest-LidaRioja operational group has been formed with the aim of developing a forest inventory and a fuel model map of La Rioja using remote sensing technologies. Among the main practical utilities, we can highlight the importance for improving sustainable forest management, since with accurate and updated data, better decisions can be made and actions in forest areas can be better planned. This project has allowed the development of methodologies and processes for the integration of different sources of information (mainly airborne LiDAR from PNOA 2016 data and OPTICA satellite information). These methods are supported by the development of algorithms that correlate by statistical methods precise terrain data with LiDAR data, requiring the realization of very well calibrated forest plots and measurements located with sub-meter precision in strategic points for each forest species and working area.

The main results of the Forest-LidaRioja Project are:

• Forest inventory of the forests of La Rioja.
• Mapping of fuel models of the forest area of La Rioja to plan preventive forest fire prevention work.
• Study of the evolution of poplar groves in the region and their supply potential.
• Technical training on the products generated for professionals interested in their practical use. 

The products generated are open to the public so that anyone can download and use them.

This tool determines the optimum silvicultural activities to manage multiple products, goods and services such as biomass production, CO2 sequestration, fire risk, water provisioning, climatic resilience or biodiversity, which are simultaneously quantified in time and space for a selected solution. Main advantages include:

• Changing the mono-objective approach in order to include a group of ecosystem goods and services.
• Improving the economic performance of low productive areas by quantifying and valorising other resources that could be remunerated attending to the environmental value.
• Holistic optimization of multiple goods and services out of forest management.
• Adequacy to the specific characteristics of each site.
• Multi-scalar results (plot, forest working unit, catchment, etc.).

C.A.F.E. is a tool that combines eco-hydrologic dynamic simulation with many-criteria optimization, where the user can carry out forest management according to more than one product at the same time, and choose the relevance of each objective/product. This software is capable of working under different climatic regions thanks to the previous calibration of the eco-hydrological simulation. Furthermore, it is possible to modify the spatial scale moving from plot to catchment, integrating a strong biophysical unit. In the same way, simulating different climatic scenarios is also possible. The result is a group of possible solutions among which forest manager can decide and apply.

Celem projektu było opracowanie kompleksowej metody określania wybranych cech taksacyjnych drzewostanów oraz nadziemnej biomasy i związanego w niej węgla przy zastosowaniu danych teledetekcyjnych dla planowania i zarządzania w leśnictwie. Zadania w projekcie obejmowały:

• pozyskanie i przetworzenie danych terenowych oraz teledetekcyjnych,
• opracowanie metody inwentaryzacji ilości biomasy drzew i związanego w nich węgla na podstawie danych radarowych,
• opracowanie metody inwentaryzacji zapasu, biomasy i wybranych cech taksacyjnych drzewostanów na podstawie wybranych aktywnych metod teledetekcji,
• opracowanie metody lokalnej korekty wzorów dendrometrycznych na podstawie danych pozyskanych za pomocą technologii naziemnego skanowania laserowego (TLS) oraz
• opracowanie wzorów allometrycznych oraz wskaźników akumulacji biomasy (BEF) umożliwiających przeliczenie miąższości grubizny drzew na biomasę nadziemnej części drzew oraz wielkość związanego w nich węgla.

Rezultaty projektu są wdrażane w praktyce urządzeniowej w Polsce. Wdrożenie rezultatów projektów przyczynia się do skrócenia czasu i obniżenia kosztów prac urządzeniowych, w szczególności inwentaryzacji zasobów drzewnych, pozwalają na uzyskanie wysokiej jakości danych dotyczących bilansu CO2, zasobów biomasy i etatów cięć. Umożliwiają precyzyjne (do poziomu wydzielenia) określenie miąższości i cech taksacyjnych dla dowolnego obszaru leśnego.

In the iWald project, a system is being developed enabling forest owners to obtain realistic and technically sound options for the sustainable management of their forests. The individual objectives of the forest owner (private, communal, state) are taken into account as well as the forestry risk minimization and the sustainable conversion of forests while safeguarding the economic, ecological and social forest functions. One of the main results of iWald will be the "iWald App", which can be used to simulate forest growth processes on a smartphone. This will be provided with different entry barriers, so that both the forest layman and the trained forester will find their access to iWald. The goals include activating forest owners, who can thus approach their forest on a playful level, or improving public acceptance of forestry interventions through the possibility of simple visualization of future consequences.