Q3213989 (Q3213989): Difference between revisions
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Project | Project Q3213989 in Spain | ||
Revision as of 03:30, 9 October 2021
Project Q3213989 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project Q3213989 in Spain |
Statements
8,000.0 Euro
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10,000.0 Euro
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80.0 percent
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5 September 2017
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15 October 2018
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BIESCA AGROFORESTAL Y MEDIOAMBIENTE SL
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33014
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Asesoramiento tecnológico para mejorar el proceso de inventariado forestal mediante el uso de la tecnología LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) y de los datos procedentes del PNOA y del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea. Lo que permitirá generar modelos digitales y mapas raster de las principales variables dasométricas de uso forestal, para un mejor conocimiento de los recursos forestales. También se podrán incorporar estos datos en planes de gestión, proyectos de ordenación, etc que permitan la utilización eficiente y la puesta en valor de los recursos forestales en hayedos._x000D_ En concreto, se revisará los modelos estadísticos generados y propondrá un proceso de validación estadística que permita la determinación del error producido a partir del uso de dichos modelos; mejorará y automatizará los procesos de obtención y tratamiento de datos mediante herramietnas GIS o programación, generará los modelos digitales del terreno y de la altura de la vegetación y los mapas raster de las principales variables dasométricas. Y automatizará también los procesos de reajuste de los modelos predictivos, teniendo en cuenta el desfase temporal enter los datos de inventario de campo y los datos LiDAR. (Spanish)
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Technological advice to improve the forestry inventory process by using LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) technology and the data from the PNOA project (National Plan for Aerial Orthophotography). This will generate digital models and raster maps of the main dasometric variables in use in forestry, for better knowledge of forest resources. These data will also be incorporated into management plans, land planning projects, etc., for the efficient use and promotion of beechwood resources._x000D_ More specifically, the statistical models generated will be reviewed and a statistical validation process proposed to determine the error arising from the use of the models; obtaining and treating data via GiS tools or programming will be improved and automated, digital models generated on the terrain and height of the vegetation, and raster maps of the main dasometric variables. Readjustment of the predictive models will also be automated, taking into account the time lag between the inventory data from the field and the LiDAR data. (English)
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Carreño
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Identifiers
IDE/2017/000417
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