Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Iskanje po repozitoriju
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po

Možnosti:
  Ponastavi


Iskalni niz: "avtor" (Skudnik Mitja) .

1 - 10 / 127
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
The LANDSUPPORT geospatial decision support system (S-DSS) vision : operational tools to implement sustainability policies in land planning and management
Fabio Terribile, Marco Acutis, Antonella Agrillo, Erlisiana Anzalone, Sayed Azam-Ali, Marialaura Bancheri, Peter Baumann, Barbara Birli, Antonello Bonfante, Marco Botta, Mitja Ferlan, Jernej Jevšenak, Primož Simončič, Mitja Skudnik, 2023, izvirni znanstveni članek

Povzetek: Nowadays, there is contrasting evidence between the ongoing continuing and widespread environmental degradation and the many means to implement environmental sustainability actions starting from good policies (e.g. EU New Green Deal, CAP), powerful technologies (e.g. new satellites, drones, IoT sensors), large databases and large stakeholder engagement (e.g. EIP-AGRI, living labs). Here, we argue that to tackle the above contrasting issues dealing with land degradation, it is very much required to develop and use friendly and freely available web-based operational tools to support both the implementation of environmental and agriculture policies and enable to take positive environmental sustainability actions by all stakeholders. Our solution is the S-DSS LANDSUPPORT platform, consisting of a free web-based smart Geospatial CyberInfrastructure containing 15 macro-tools (and more than 100 elementary tools), co-designed with different types of stakeholders and their different needs, dealing with sustainability in agriculture, forestry and spatial planning. LANDSUPPORT condenses many features into one system, the main ones of which were (i) Web-GIS facilities, connection with (ii) satellite data, (iii) Earth Critical Zone data and (iv) climate datasets including climate change and weather forecast data, (v) data cube technology enabling us to read/write when dealing with very large datasets (e.g. daily climatic data obtained in real time for any region in Europe), (vi) a large set of static and dynamic modelling engines (e.g. crop growth, water balance, rural integrity, etc.) allowing uncertainty analysis and what if modelling and (vii) HPC (both CPU and GPU) to run simulation modelling ‘on-the-fly’ in real time. Two case studies (a third case is reported in the Supplementary materials), with their results and stats, covering different regions and spatial extents and using three distinct operational tools all connected to lower land degradation processes (Crop growth, Machine Learning Forest Simulator and GeOC), are featured in this paper to highlight the platform's functioning. Landsupport is used by a large community of stakeholders and will remain operational, open and free long after the project ends. This position is rooted in the evidence showing that we need to leave these tools as open as possible and engage as much as possible with a large community of users to protect soils and land.
Ključne besede: land degradation, land management, soil, spatial decision support system, sustainability
Objavljeno v DiRROS: 13.11.2023; Ogledov: 274; Prenosov: 144
.pdf Celotno besedilo (4,42 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

3.
Razvoj in uporaba simulatorja razvoja gozdov MLFS za analizo bodočih stanj slovenskih gozdov
Jernej Jevšenak, Domen Arnič, Luka Krajnc, Peter Prislan, Mitja Skudnik, 2023, objavljeni povzetek znanstvenega prispevka na konferenci

Ključne besede: simulator razvoja gozdov, napovedovanje stanja gozda
Objavljeno v DiRROS: 04.10.2023; Ogledov: 255; Prenosov: 63
.pdf Celotno besedilo (102,17 KB)

4.
5.
6.
National Forest Inventory (NFI) in Slovenia : purpose, role and use of results
Mitja Skudnik, Primož Simončič, 2023, prispevek na konferenci brez natisa

Ključne besede: national forest inventory, monitoring, developement of forests, national level, Slovenia
Objavljeno v DiRROS: 24.07.2023; Ogledov: 325; Prenosov: 131
.pdf Celotno besedilo (4,91 MB)

7.
8.
Analiza izbranih drevesnih modelov razvoja gozdov, primernih za modeliranje na velikoprostorski ravni, in možnosti njihove uporabe v Sloveniji
Jernej Jevšenak, Boštjan Mali, Mitja Skudnik, 2023, izvirni znanstveni članek

Povzetek: Prispevek obravnava drevesne modele razvoja gozdov, ki so pomembno orodje pri odločanju, upravljanju in strateških odločitvah na področju gospodarjenja z gozdovi. V Sloveniji smo šele v zadnjih letih pričeli s sistematičnim razvojem področja modeliranja gozdov, ki vključuje razvoj matričnega populacijskega modela, testiranje izbranih modelov iz tujine ter razvoj posameznih komponent modelov. Namen prispevka je predstaviti področje empiričnih drevesnih modelov za modeliranje razvoja gozdov na velikoprostorski ravni. Podrobneje predstavljamo uveljavljene metode za modeliranje posameznih komponent drevesnih modelov, kot so debelinska in višinska rast, razvoj krošnje, mortaliteta ter vrast in pomlajevanje. Opravili smo presojo primernosti izbranih drevesnih modelov z vidika možnost njihove uporabe v Sloveniji. Ugotavljamo, da imajo modeli SILVA, WEHAM, MASSIMO in CALDIS največje možnosti za uporabo v Sloveniji, saj so vsi primerni za različne gozdne tipe in mešane gozdove z raznomerno zgradbo, ki prevladujejo v Sloveniji. Poleg testiranja obstoječih modelov predlagamo razvoj novih modelov, prilagojenih raznomernim in mešanim sestojem v Sloveniji. Predlagamo tudi razširitev nabora kazalnikov pri gozdnih inventurah ter dodatne meritve značilnosti dreves, npr. lastnosti krošenj, ki bi razširile možnosti modeliranja razvoja gozdov v Sloveniji. V zaključkih razpravljamo tudi o možnosti uporabe strojnega učenja na področju modeliranja razvoja gozdov, saj bi tovrstni modeli lahko predstavljali naslednjo generacijo modelov.
Ključne besede: modeliranje, razvoj gozda, velikoprostorska gozdna inventura, stalne vzorčne ploskve, simulator razvoja gozdov, napovedovanje, gozdarska politika
Objavljeno v DiRROS: 27.06.2023; Ogledov: 1029; Prenosov: 507
.pdf Celotno besedilo (1,20 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

9.
10.
Iskanje izvedeno v 0.32 sek.
Na vrh