Strategia de dezvoltare a aplicației pentru gestionarea avansată a pădurilor

1. Principiile de bază ale aplicației:

• „Măsurăm de mai multe ori și tăiem o singură dată” - Deciziile trebuie să fie bazate pe date obiective, nu pe estimări vizuale sau opinii subiective.
• Adaptare la nevoile reale ale pădurii – Structura orizontală și verticală trebuie să fie măsurată înainte și după fiecare intervenție, pentru a asigura:
  • Sustenabilitatea ecologică,
  • Productivitatea economică,
  • Funcțiile sociale ale pădurii.
• Gândirea în arbori, nu în arborete, pentru suprafețe mici (maxim 3 ha), unde detaliile contează.
• Deciziile bazate pe rapoarte complexe și scenarii adaptative, nu pe supoziții.

2. Conceptul strategic: De la măsurători precise la decizii informate

2.1. Măsurarea structurii orizontale și verticale:

• Fără compromisuri: Structura orizontală și verticală trebuie măsurată obiectiv folosind:
  • LiDAR SLAM mobil pentru achiziția rapidă a datelor,
  • Modele 3D detaliate pentru:
    • Microrelief (ex. model de sol de 5 cm rezoluție),
    • Poziția fiecărui arbore (x, y, z),
    • Parametri biometrici detaliați (DBH, înălțime totală, volum total, volum comercial, volum de biomasă, suprafața și volumul coroanei).
• Date colectate înainte și după intervenție pentru:
  • Ajustarea deciziilor în timp real,
  • Monitorizarea impactului pe termen lung,
  • Evitarea destructurării arboretelor, mai ales în cazul foioaselor.

2.2. Planuri operaționale pe suprafețe de maximum 3 hectare:

• De ce 3 hectare?
  • Dimensiune optimă pentru gestionarea detaliată a fiecărui arbore,
  • Reducerea erorilor umane:
    • Pe suprafețe mai mari, experiența și filosofia gândirii silvicultorului se diluează,
    • Plictiseala și obosirea operatorului duc la decizii mai puțin precise.
  • Integrare perfectă cu LiDAR SLAM mobil:
    • Achiziția datelor se face în mai puțin de 30 de minute,
    • Informațiile sunt detaliate și precise, fără compromisuri în calitatea datelor.

2.3. Generarea de rapoarte complexe și adaptive:

• Nu este vorba doar despre nori de puncte frumoși, ci despre rapoarte complexe și adaptative care să sprijine deciziile:
  • Maximizarea stocului pe picior,
  • Maximizarea recoltelor,
  • Maximizarea volumului de lemn de lucru pentru anumite grupe de specii,
  • Maximizarea elementelor de biodiversitate (ex. arbori de habitat, arbori cu valoare economică mare, cuiburi de păsări),
  • Optimizarea structurii orizontale și verticale în funcție de obiectivele specifice ale fiecărui proprietar sau administrator de pădure.
• Scenarii personalizate:
  • Aplicația trebuie să permită utilizatorului să-și stabilească propriile obiective ecologice, economice și sociale,
  • Raportarea adaptativă la scenariile personalizate.

2.4. Reprezentări 3D pentru scenarii predictive:

• Nu este vorba doar despre „cum arată acum pădurea”, ci despre cum va arăta după intervenție:
  • Starea inițială a pădurii,
  • Starea pădurii după aplicarea scenariului selectat,
  • Proiecția dezvoltării ulterioare a arborilor rămași.
• Modelarea 3D adaptativă trebuie să răspundă la întrebări precum:
  • Cum va evolua structura pădurii dacă maximizăm stocul pe picior?
  • Cum va arăta pădurea dacă maximizăm volumele de lemn de lucru?
  • Cum vor evolua elementele de biodiversitate dacă protejăm arborii de habitat?
• Simulări vizuale intuitive, astfel încât proprietarii de păduri și administratorii să înțeleagă rapid impactul deciziilor lor.

2.5. Compatibilitate GIS și integrarea fluxurilor de date:

• Compatibilitate deplină cu aplicațiile GIS:
  • QGIS pentru birou - Analize complexe și rapoarte detaliate,
  • QField pentru teren - Verificarea datelor și ajustări în timp real.
• Fluxuri de date bidirecționale:
  • Datele colectate pe teren pot fi integrate în birou pentru analiză complexă,
  • Scenariile generate în birou pot fi verificate și ajustate în teren.
• Compatibilitate cu formatele GIS standard (ex. shapefiles, GeoJSON, LAS), pentru integrarea ușoară în fluxurile de lucru existente.

3. Implementarea tehnologică:

3.1. Tehnologia de bază:

• LiDAR SLAM mobil pentru achiziția rapidă și precisă a datelor 3D,
• Algoritmii Virtsilv pentru conversia datelor complexe în rapoarte adaptative,
• Modele predictive bazate pe Machine Learning pentru scenarii complexe.

3.2. Platforma software:

• Aplicație multi-platformă (desktop și mobil),
• Interfață intuitivă pentru configurarea scenariilor și vizualizarea rapoartelor,
• Capabilități avansate de raportare și modelare 3D adaptativă.

3.3. Integrarea cu GIS:

• Integrare nativă cu QGIS și QField,
• Export și import facil de date în formate compatibile GIS.

4. Concluzia finală:

🌲 Nu vrem doar nori de puncte frumoși.
🔎 Vrem decizii informate și adaptative, bazate pe date precise și scenarii complexe.
📊 Vrem ca fiecare decizie să fie susținută de rapoarte clare și să fie adaptată obiectivelor fiecărui proprietar sau administrator de pădure.
🎯 Pentru noi, gestionarea modernă a pădurilor înseamnă măsurători precise, scenarii adaptative și decizii informate.

#GestionareaPadurilor #LiDARSLAM #Virtsilv #PlanificareAdaptivă #MasuratoriPrecise #Sustenabilitate #ViitorVerde #3DForestModeling #GISIntegration #PlanuriOperationale