Satelītdatos balstīta jauna mežaudzes krājas novērtēšanas tehnoloģija (WoodStock)

Vienošanās ar Centrālo finanšu un līgumu aģentūru (CFLA)  Nr.1.1.1.1/18/A/165

Projekta zinātniskais vadītājs Dr.sc.comp. Ints Mednieks (ints.mednieks@edi.lv).

Projekta mērķis: izstrādāt izmaksu efektīvu tehnoloģiju koksnes krājas novērtēšanai mežā, kas izmantotu tikai augstas izšķirtspējas optiskos un radara satelītdatus.

Projektā paredzēts izstrādāt satelītu optisko un radaru attēlu apstrādes metodes, kas ļautu novērtēt koku sugu, koku augstumu un meža biezību, un no šiem parametriem noteikt koksnes krāju, balstoties uz šim mērķim izveidotu modeli.

Projektu realizē Elektronikas un datorzinātņu institūts sadarbībā ar komersantu SIA “Baltic Satellite Service”.

Ilgums: 36 mēneši

Projekta izpildes termiņš: 2019.gada 1.marts – 2022.gada 28.februāris.
Kopējās izmaksas: 498 026.25 EUR

25.07.2019.g. iesniegts ERAF līdzfinansētā projekta “Satelītdatos balstīta jauna mežaudzes krājas novērtēšanas tehnoloģija (WoodStock)” Vienošanās ar Centrālo finanšu un līgumu aģentūru (CFLA)  Nr.1.1.1.1/18/A/165 Maksājuma pieprasījums (MP1)  par 1.pārskata periodu no 01.03.2019.g līdz 30.06.2019.g.

Projekts “Satelītdatos balstīta jauna mežaudzes krājas novērtēšanas tehnoloģija (WoodStock)”.  Apspriede mežā.

29.10.2019.g. iesniegts ERAF līdzfinansētā projekta “Satelītdatos balstīta jauna mežaudzes krājas novērtēšanas tehnoloģija (WoodStock)” Vienošanās ar Centrālo finanšu un līgumu aģentūru (CFLA)  Nr.1.1.1.1/18/A/165 Maksājuma pieprasījums (MP2)  par 2.pārskata periodu no 01.07.2019.g līdz 30.09.2019.g.

02.12.2019. Zinātniskās projekta grupas apspriedē tika izskatīti projekta izpildes aktuālie jautājumi. Izstrādāta vispārējā datu apstrādes shēma. Veikta augstas izšķirtspējas satelītu datu iepirkšana un lauka datu ievākšana. Nolemts turpināt pētījumus, lai nodrošinātu kvalitatīvu meža apgabalu segmentāciju.

24.03.2020. Projekts “Satelītdatos balstīta jauna mežaudzes krājas novērtēšanas tehnoloģija (WoodStock)”. Veikta lauku datu vākšana ar dronu Daudzeses pagastā koku sugu klasifikācijas metožu pārbaudei.

15.06.2020. Konferencei BEC-2020 iesniegta publikācija J.Sinica-Sinavskis, R. Dinuls, J. Zarins, I.Mednieks. “Automatic tree species classification from Sentinel-2 images using deficient inventory data”.

Iesaistītie zinātnieki

    Dr.sc.comp. Juris Siņica-Siņavskis

    Pētnieks

    +371 67558192
    [protected]
    Dr. sc. comp. Ints Mednieks

    Vadošais pētnieks

    Mg. math. Tamāra Laimiņa

    Asistents

    +371 67558202; +371 67558207.
    [protected]
    Mg. Math. Romāns Dinuls

    Asistents

    +371 67558166
    [protected]