Karte visine krošnji proizvedene su primenom savremenog modela dubokog učenja (Zhou et al., 2023, Nature Ecology & Evolution) na Sentinel-2 snimke sa najmanjom oblačnošću u periodu maj–septembar svake godine. Za svaku godinu uzeto je pet snimaka, a rezultati modela su prosečeni radi izrade godišnje karte. Mape su dodatno filtrirane – izbačene su površine bez vegetacije i sve krošnje niže od 5 m, uz korišćenje SCL slojeva iz Sentinel-2 L2A proizvoda.

Procena biomase zasnovana je na prilagođenoj jednačini iz rada (Pilli et al., 2023, ESSD), gde je korišćen odnos:
Biomasa = 0.6 × H^1.9

Za potrebe detekcije šumskih poremećaja, izračunata je razlika između CHM slojeva iz 2020. i 2024. godine. Promene manje od 10 metara su eliminisane kako bi se izbegli efekti poljoprivrednih aktivnosti i greške u modeliranju.

Ovi podaci predstavljaju jedan od ključnih rezultata projekta ForestCO2, koji ima za cilj razvoj metodologije za merenje, izveštavanje i verifikaciju karbon kredita u šumarstvu, uz oslanjanje na satelitska osmatranja i validirane modele biomase.

Dataset je dostupan na Zenodo platformi:
https://zenodo.org/records/15201316

U studiji su obuhvaćene sledeće vrste:

• Pinus nigra
• Pinus sylvestris
• Picea abies
• Quercus petraea
• Quercus robur
• Populus spp.

Način izrade karata:

Za svaku vrstu ocenjivani su prostorni kriterijumi na osnovu indeksa zemljišta, sa vrednostima:

• S1 (pogodno) – 2 poena
• S2 (umereno pogodno) – 1 poen
• N (nepogodno) – 0 poena

Zbir svih kriterijuma izražen je kao procenat ukupno zadovoljenih uslova po lokaciji. Rezultat je karta pogodnosti za pošumljavanje izražena u procentima [%].

Sadržaj dataset-a:

• .tif fajlovi sa prostornim prikazom procenata zadovoljenih kriterijuma za svaku vrstu
• .jpeg fajl kao finalna ilustracija
• species.zip – raster slojevi svih pojedinačnih kriterijuma
• species.R – skripta korišćena za izračun potencijala u R okruženju
• data.zip – ulazni prostorni podaci korišćeni za procenu
• osm_nominatim.zip – granice Srbije

Ovaj skup podataka omogućava strateško planiranje pošumljavanja u skladu sa karakteristikama zemljišta i klimatskim uslovima, i predstavlja važan rezultat projekta ForestCO2, koji se bavi ulogom šuma u sekvestraciji ugljenika i borbi protiv klimatskih promena.

Access the dataset on Zenodo:
https://zenodo.org/records/15202778

Skup podataka obuhvata:

• LiDAR oblake tačaka sa prosečnom gustinom od 800 tačaka/m², prikupljene dronom DJI Matrice 350 RTK sa instrumentom Zenmuse L2;
• Modele terena i visine krošnji u rezolucijama od 1 m i 20 cm, izrađene pomoću softvera lidR i Global Mapper;
• Spektralne skenove zemljišta (NIR 1350–2500 nm) uzete ručnim skenerom NeoSpectra, sa šest ponavljanja po uzorku;
• Laboratorijske analize zemljišta iz 200 uzoraka (humus i pH vrednosti);
• Inventar stabala sa više od 31.000 individualno klasifikovanih karakteristika stabala iz LiDAR podataka.

Ovaj dataset predstavlja važan rezultat projekta ForestCO2, koji za cilj ima razvoj metodologije za verifikaciju karbon kredita u šumarstvu uz pomoć savremenih EO tehnologija i terenskih merenja. Podaci su javno dostupni i mogu se koristiti za istraživanja, validaciju algoritama i razvoj AI modela za monitoring šumskih ekosistema.

Dataset je dostupan na Zenodo platformi:
https://zenodo.org/record/14555118

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.173321