FORESTCO2

Metodologija bazirana na informacijama satelitskog osmatranja Zemlje i uzorkovanja, u cilju podrške generisanja karbon kredita u šumarstvu

Opis projekta

Glavni cilj projekta ForestCO2 je razvoj metodologija i generisanje geoprostornih podataka, koristećiu uglavnom podatke satelitskog osmatranja Zemlje i algoritme mašinskog učenja, koji bi služili kao podrška karbon kredit projekatima vezanih za pošumljavanja. Ovo će dati podsticaj projekatima pošumljavanja što će dalje rezultirati smanjenjem karbonskog otiska, zarobljavanjem ugljen-dioksida u biomasi i zemljištu i stvaranje novih ekonomskih modela. Rezultati bi podržali odluke vođene informacijama u upravljanju šumama, povećale profitabilnost sektora šumarstva i imali značajan uticaj na uklanjanje ugljenika iz atmosfere.

Projekat ForestCO2 ima za cilj da iskoristi besplatne i otvorene podatke iz Copernicus misija satelitskog osmatranja Zemlje, zajedno sa podacima uzorkovanja zemljišta i šuma, kao i drugih dostupnih izvora podataka kao što su meteorološki, klimatski, podaci o načinu korišćenja zemljišta i zemljišnom pokrivaču i sl. Tako velika količina dostupnih prostorno-vremenskih podataka omogućava primenu naprednih tehnika mašinskog učenja koje mogu da se iskoriste za generisanje pouzdanih informacija neophodnih za donošenje kvalitetnih odluka i u pravo vreme.

Deo ovog projekta je fokusiran i na razvoj alata i podataka radi podrške za karbon kredit projekte, uključujući: pronalaženje optimalnih lokacija za projekte pošumljavanja, pružanje informacija o primenljivosti karbon kredit projekta na nekoj lokaciji, podrška procesima verifikacije, praćenja i izveštavanja vezana za karbon kredit projekat, modeliranje i merenje organskog ugljenika u zemljištu.

Proizvodi dizajnirani da odgovaraju zahtevima metodologija karbon kredita uključuju: pogodne lokacije za pošumljavanje, šumsku biomasu, podatke o močvarama, degradaciju šuma usled požara, bolesti ili seče, optimalne lokacije za uzorkovanje zemljišta i procenu organskog ugljenika u zemljištu (SOC) na osnovu spektroskopskih podataka. Proizvodi će značajno olakšati implementaciju projekata karbon kredita i učiniti pošumljavanje ekonomski održivim. U cilju treninga robusnih modela, koristiće se sveobuhvatni podaci uzorkovanja o šumskoj biomasi, poremećajima šuma i sadržaju SOCa, bilo iz dostupnih izvora ili prikupljeni u okviru projekta ForestCO2.

Ciljevi

Glavni fokus ovog projekta je vezan za praćenje šuma u cilju podrške projektima karbon kredita, uključujući: pronalaženje optimalnih lokacija za projekte pošumljavanja, pružanje informacija o primenljivosti za projekte karbon kredita, podršku procesu verifikacije praćenja izveštavanja (MRV), merenje i modeliranje organskog ugljenika u zemljištu.

Cilj 1

Podrška karbon kredit projektima u šumarstvu - set podataka i alata za priremu dokumentacije, proces monitoringa i verifikacije karbon kredit projekata

U kontekstu sertifikacije karbonskih kredita po standardima za organski ugljenik (npr. Verra, CDM), projekti se mogu registrovati i implementirati ako su dizajnirani u skladu sa postojećom metodologijom. Algoritmi za generisanje podataka na osnovu podataka satelitskog osmatranja Zemlje i prikupljanja postojećih otvorenih geoprostornih podataka biće definisani da podrže zahteve metodologije karbon kredita. Ovi zahtevi se odnose na proveru da li su uslovi primenljivosti ispunjeni (npr. projekat se ne može uspostaviti na močvarnom i obradivom zemljištu), kao i procesima izveštavanja i verifikacije praćenja. Cilj je izrada rešenja za obezbeđivanje potrebnih podataka kako bi odgovarali VERRA metodologiji za projekte pošumljavanja, ponovnog pošumljavanja i obnavljanja vegetacije (ARR) 2 koja je zasnovana na AR-ACM0003 metodologiji 3 CDM.

Projektom će se razviti metodologija za procenu osnovnog i projektnog scenarija. Za MRV proces potrebno je prikupiti i obrati značajnu količinu podataka. Cilj je izdrada modela zasnovanih na tehnikama mašinskog učenja i podacima satelitskog osmatranja Zemlje za generisanje informacija koje će obezbediti inpute za MRV. Produkti će uključivati: klasifikacione karte korišćenja zemljišta/zemljišnog pokrivača visoke rezolucije, procenu živih nadzemnih zaliha biomase, identifikaciju deforestiranih područja (zbog požara, seče drveća ili bolesti).

Cilj 2

Metodologija za optimalan izbor lokacija za pošumljavanje bazirana na više kriterijuma

Pronalazak odgovarajućih lokacija je od suštinskog značaja za uspeh bilo kog programa pošumljavanja, jer uslovi lokacije definišu produktivnost i otpornost novouspostavljenog šumskog ekosistema, kao i izazove u budućnosti. Da bi se suočio sa ovim izazovom, cilj projekta ForestCO2 je primena metode višekriterijumske analize prikladnosti zemljišta, kako bi se identifikovali glavni ograničavajući faktori za različite vrste vegetacije. Sistem za podršku donošenju prostornih odluka biće primenjen za podršku identifikaciji najpogodnijih lokacija za pošumljavanje. Pomenuti sistem će koristiti različite prostorne i neprostorne informacije i najmanje dve poznate tačke sa informacijama o načinu korišćenja zemljišta, kako bi se istražio efekat različitih scenarija (tj. pošumljavanje i alternativno korišćenje zemljišta). Da bi se maksimizirala proizvodnja biomase i otpornost ekosistema, projekat ForestCO2 će implementirati alate za usklađivanje vrsta u cilju odabira najpogodnijih vrsta drveća za pošumljavanje na datim lokacijama.

Cilj 3

Metodologija za optimalno uzorkovanje organskog ugljenika u zemljištu u cilju praćenja njegove promene za potrebe karbon kredit projekata

Povećanje organskog ugljenika u zemljištu je još jedan rezultat projekata krčenja šuma čija je kvantifikacija potrebna za generisanje karbonskih kredita. SOC je glavni izvor organskog ugljenika i takođe ključni element za kvalitet zemljišta i plodnost, koji predstavlja važan element kopnenih ekosistema, zbog velikog potencijala i uticaja na klimu, sigurnost hrane, održivost šuma i poljoprivrede. Vegtacioni indeksi izvedeni iz optičkih satelitskih snimaka (Sentinel 2), tekstura površi terena izvedena iz radarskih snimaka (Sentinel 1), klimatski elementi i faktori terena biće korišćeni kao prediktori da bi se izgradio prediktivni model za SOC. U tu svrhu će se testirati performanse nekoliko različitih algoritama mašinskog učenja zasnovanih na in situ merenjima sa ciljem da se napravi najbolji prediktivni model za određenu lokaciju. Uzorkovanje i analiza zemljišta su potrebni za procenu i praćenje sadržaja SOC, međutim, to bi mogao biti dugotrajan i skup zadatak. Da bi se prevazišao problem, biće razvijen i validiran optimalni algoritam uzorkovanja kako bi se odredilo gde uzeti uzorke zemljišta u šumi/regionu. Ovo će značajno smanjiti troškove i napor verifikacije sekvestracije organskog ugljenika.

Cilj 4

Metodologija za proračun organskog ugljenika u zemljištu na osnovu spektroskopskih podataka

Pronalaženje jeftinih ali pouzdanih načina za merenje organskog ugljenika je od suštinskog značaja za održavanje niskih troškova implementacije projekta zasnovanih na karbon kreditima. Spektrosopska merenja i merenja apsorpcije svetlosti na različitim talasnim dužinama, pojavila se kao važna, brza i jeftina dopuna tradicionalnoj hemijskoj analizi uzoraka zemljišta.

Blisko-infracrveni spektar talasnih dužina uzorka zemljišta oslikava fizičke i hemijske hromofore prisutne unutar zemljišta. Drugim rečima, tehnike mašinskog učenja mogu zaključiti na osnovu blisko-infracrvenog dela spektra talasnih dužina ključne fizičke i hemijske parametre sa visokim nivoom tačnosti, koji su od velikog značaka za zdravlje ekosistema zemljišta, uključujući: organski ugljenik u zemljištu (SOC), raspodelu veličine čestica (pesak/mulj/glina), električnu provodljivost, pH, azot i drugo. Glavni cilj je uklopiti kalibracione modele i/ili usvojiti standardne međunarodne modele kako bi se pomoglo u konverziji podataka spektroskopskog merenja zemljišta u podatke o zemljištu spremne za analizu.