Walidacja integracji uczenia federacyjnego i teledetekcji w mapowaniu wielofunkcyjności lasów w Polsce (MoniFun-PL)
Rodzaj projektu
Zagraniczny
Status projektu
Realizowany
Okres realizacji
19.06.2026 – 18.06.2027
Nr umowy
Umowa nr G-08-2025-1 z Europejskim Instytutem Leśnym ( European Forest Institute)
Źródło finansowania
Środki Komisji Europejskiej (The Project under this Agreement is funded under Grant Agreement 101134991 — MoniFun— HORIZON-CL6-2022-CLIMATE-01, between EFI and the Research Executive Agency (REA) ('the granting authority), under the powers delegated by the European Commission).
Kwota finansowania
60 000 EUR
Beneficjent
Instytut Badawczy Leśnictwa
Koordynator / komórka wiodąca
Zakład Geomatyki
Kierownik projektu
dr. Yousef Erfanifard
Opis projektu
Zakres tematyczny projektu dotyczy walidacji ram metodologicznych MoniFun w kontekście mapowania wskaźników wielofunkcyjności lasów w Polsce, ze szczególnym uwzględnieniem integracji danych wieloźródłowych teledetekcji (Landsat, Sentinel-1, Sentinel-2) z danymi Wielkoobszarowej Inwentaryzacji Stanu Lasu (WISL). Projekt rozwiązuje kluczowe wyzwania związane z fragmentacją danych i ochroną poufności współrzędnych powierzchni próbnych poprzez wykorzystanie uczenia federacyjnego (Federated Learning) na lokalnej infrastrukturze serwerowej.
Cele projektu
Celem tego projektu jest walidacja i przetestowanie metodologii opracowanej, w ramach projektu MoniFun do mapowania wskaźników wielofunkcyjności lasów w Polsce. Szczegółowe cele projektu:
1) Konwersja i ujednolicenie danych polskiej Wielkoobszarowej Inwentaryzacji Stanu Lasu (z cyklu 2016-2025) do formatu zgodnego ze standardem nFIESTA oraz wykazu kodów MoniFun;
2) Pobranie rocznych mozaik satelitarnych (Landsat, Sentinel-1, Sentinel-2) oraz automatyczna ekstrakcja widmowych szeregów czasowych dla punktów WISL na lokalnej infrastrukturze Linux, zapewniająca pełną poufność współrzędnych;
3) Rozproszone trenowanie modelu głębokiej sieci neuronowej (czasowego CNN) z wykorzystaniem środowiska Flower w celu modelowania zasobów grubizny (m3/ha), bez konieczności przesyłania surowych danych naziemnych poza lokalny serwer;
4) Udostępnienie zwalidowanych danych, skryptów oraz wyników modelowania zgodnie z zasadami Open Access / FAIR, w celu wsparcia europejskiego systemu monitorowania lasów oraz kształtowania polityki leśnej opartej na faktach.
Charakterystyka projektu
Zakres tematyczny projektu dotyczy walidacji ram metodologicznych MoniFun w kontekście mapowania wskaźników wielofunkcyjności lasów w Polsce. Badanie koncentruje się na integracji danych naziemnych Wielkoobszarowej Inwentaryzacji Stanu Lasu (WISL) z danymi teledetekcyjnymi (Landsat, Sentinel-1, Sentinel-2) w celu modelowania zasobów grubizny na hektar.
Projekt składa się z 4 pakietów roboczych:
WP1: Harmonizacja polskich danych WISL i mapowanie wykazów kodów
WP2: Pozyskiwanie danych teledetekcyjnych i lokalna ekstrakcja cech dla powierzchni próbnych
WP3: Uczenie federacyjne i rozproszone modelowanie CNN
WP4: Ewaluacja, sprawozdawczość i udostępnianie danych w otwartym dostępie
Zakres uczestnictwa IBL
Instytut Badawczy Leśnictwa odpowiada za pełną realizację wszystkich pakietów roboczych.
Wykonawcy projektu
Zakład Geomatyki
Yousef Erfanifard , Krzysztof Stereńczak, Bartłomiej Kraszewski
Partnerzy
Keywords
