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Améliorer les prédictions de la croissance forestière grâce à une nouvelle génération de cartes numériques des sols issues de l'intelligence artificielle

Améliorer les prédictions de la croissance forestière grâce à une nouvelle génération de cartes numériques des sols issues de l'intelligence artificielle
希腊森林十字路口的Amáliorer 和 une nouvelle gération de cartes numériques des Sols issues de l
批准号:
571293-2021
负责人:
Valeria, OsvaldoOE
金额:
$11.07万
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Alliance Grants
财政年份:
2022
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2022-01-01 至 2023-12-31
关键词:

项目摘要

项目成果

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Les sols fournissent des services écosystémiques essentiels pour le développement économique du Canada et le bien-être des Canadiens. Pour le secteur forestier, ces services incluent la productivité et la croissance des forêts, la séquestration du carbone forestier, la résistance des forêts à la sécheresse, la qualité de l'eau et de l'air, la disponibilité en matériel granulaire pour la construction de chemins forestiers, l'immobilisation de la pollution et autres contaminants, ainsi qu'un rôle majeur de réserve de biodiversité. Cartographier avec précision les propriétés physicochimiques des sols forestiers est donc une priorité à la fois économique et environnementale et une étape incontournable si on souhaite quantifier spatialement l'influence des sols sur certains services écosystémiques clefs comme la productivité et la croissance des forêts. L'objectif général de ce projet vise à caractériser la variabilité spatiale des dépôts de surface et des propriétés physicochimiques des sols forestiers afin de déployer une nouvelle génération de cartes quantitatives de ces propriétés capables d'améliorer les prédictions de la croissance forestière ainsi que la caractérisation du matériel granulaire requis pour les activités de l'industrie forestière. Plusieurs partenaires industriels et gouvernementaux sont directement impliqués et bénéficieront des outils développés dans ce projet pour valoriser les données récentes issues de la télédétection et les nouvelles méthodes d'analyse (intelligence artificielle) dans des applications relatives à 1) la prédiction de la croissance forestière afin de mieux prédire les rendements forestiers 2) la prédiction des services écosystémiques supportés par les sols et 3) la qualité des sols et la nature des dépôts de surface pour orienter les besoins de l'industrie forestière.
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Suivi et modélisation de la croissance des forêts issues des perturbations à partir du LiDAR aéroporté
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