Digitalna transformacija šumarstva kroz praktične GIS tutorijale

U vremenu kada se šumarstvo sve više oslanja na podatke iz dronova, LiDAR skenere i satelitske slike, sve veća je potreba za pristupačnim izvorima znanja koji spajaju tehnologiju i prirodu. Jedan od takvih izvora, koji zaslužuje posebno mjesto na blogu ForestryTech, jeste YouTube kanal Maps by RGD.

Autor kanala, Rúben Duarte, donosi praktične video tutorijale iz oblasti GIS-a, daljinske detekcije (Remote Sensing) i prostorne analize, s naglaskom na stvarne, terenske primjene — od mapiranja šuma do procjene biomase i ugljika. Kanal broji više od 300 videa i privlači sve veći broj profesionalaca i studenata koji žele savladati geoinformacione tehnologije kroz realne projekte.

U nastavku izdvajamo dva izuzetno korisna videa koji su posebno relevantni za profesionalce u šumarstvu i srodnim ekološkim oblastima.

LiDAR u službi prepoznavanja strukture šume

LiDAR u službi prepoznavanja strukture šume

U ovom videu, Rúben Duarte detaljno objašnjava postupak izdvajanja stabala iz LiDAR podataka pomoću ArcGIS Pro.
Cilj je jednostavan, ali tehnološki zahtjevan — identifikovati pojedinačna stabla iz oblaka tačaka (point cloud) kako bi se mogao analizirati šumski sklop i struktura krošnji.

Tehnički pristup:

• Korištenje LAS dataset-a (LiDAR datoteka) u ArcGIS Pro.
• Generisanje Digital Surface Model (DSM) i Canopy Height Model (CHM).
• Primjena alata za Tree Extraction koji prepoznaje visinske vrhove (local maxima) kao indikatore stabala.
• Vizuelizacija rezultata i provjera tačnosti ekstrakcije.

Zašto je ovo važno za šumarstvo:

Izdvajanje stabala iz LiDAR podataka postalo je temelj savremene inventarizacije šuma. Umjesto tradicionalnih terenskih metoda koje zahtijevaju mnogo vremena i resursa, LiDAR omogućava dobijanje detaljnih strukturalnih informacija o visini, gustoći i rasporedu stabala — i to s visokom preciznošću.

Ovaj tutorijal je izuzetno koristan za:

• dron-operatere i GIS analitičare koji rade s LiDAR podacima iz zraka,
• istraživače biomase koji žele izdvojiti pojedinačne krošnje kao bazu za dalju analizu,
• projektne timove koji se bave restauracijom šuma ili mapiranjem degradiranih područja.

Posebno je zanimljivo što autor koristi standardne ArcGIS Pro alate, bez potrebe za dodatnim skriptama — čineći proces transparentnim i ponovljivim.
Takav pristup omogućava jednostavnu primjenu i u BiH, gdje LiDAR i drone podaci sve češće postaju dostupni u projektima pošumljavanja i inventarizacije.

Od visine stabla do ugljika: kako QGIS postaje alat za klimatske analize

U drugom videu, Duarte prelazi korak dalje – pokazuje kako iz istih LiDAR podataka možemo izračunati biomasu (AGB) i ugljik (C), koristeći otvoreni alat QGIS.
Ovaj proces omogućava šumarskim stručnjacima da kvantifikuju ekološku vrijednost svojih šuma – koliko ugljika je pohranjeno u vegetaciji, koliki je prirast i kako se taj kapacitet mijenja kroz vrijeme.

Koraci iz videa:

1. Učitavanje i obrada LiDAR podataka (LAS/LAZ format).
2. Izrada CHM (Canopy Height Model) – model visine krošnje koji služi kao osnova za izračune.
3. Identifikacija pojedinačnih stabala i procjena visine.
4. Primjena empirijskih formula za proračun biomase i ugljika.

Formula koju autor koristi povezuje visinu i volumen stabla s poznatim faktorima gustoće drveta, dajući procjenu količine suhe biomase, a zatim i ugljika (obično oko 0.47 × AGB).

Pristup koji Rúben Duarte koristi je izuzetno vrijedan jer:

• demonstrira otvoreni softver (QGIS) – pristupačan svima, bez troškova licenci,
• povezuje LiDAR podatke s ekološkim pokazateljima,
• omogućava kvantifikaciju učinka pošumljavanja u realnim brojkama (tone biomase i ugljika po hektaru).

Ovaj autor uz svoje tutorijale dijeli i kompletan materijal na svom G-Disku, čime vam omogućava da dodatno dorađujete predstavljene modele i da ih koriste u vlastitim projektima.

Za šumarske inženjere i GIS stručnjake u Bosni i Hercegovini i regionu, ovaj metod može poslužiti kao baza za razvoj lokalnih modela biomase.
Posebno kada se kombinuje s dron-snimcima, moguće je razviti kompletan digitalni sistem nadzora šumskog rasta i koncentracije uskladištenog ugljika – što je upravo smjer ka kojem ide moderna šumarska tehnologija i projekti koji su široko podržani od strane različitih EU i Globalnih Fondova.

U svijetu koji sve brže ulazi u eru preciznog upravljanja prirodnim resursima, šumarstvo dobija svoj pandan “preciznoj poljoprivredi”. Projekat SingleTree predstavlja ambiciozan pokušaj da se promijeni način na koji posmatramo, mjerimo i upravljamo šumama – od nivoa sastojine do nivoa pojedinačnog stabla.

Riječ je o višegodišnjem istraživačko-inovacijskom projektu koji finansira Evropska komisija kroz program Horizon Europe, a koordinira ga NIBIO – Norveški institut za bioekonomiju. Projekat je započeo 1. septembra 2024. i trajaće do 2028. godine, uz učešće četrnaest partnera iz cijele Evrope, među kojima su naučne institucije, tehnološke kompanije i šumarske organizacije iz Norveške, Švedske, Finske, Švicarske i Španije.

Šta znači upravljanje po stablu (Single Tree Management)?

Tradicionalno, šumarstvo posmatra šumu kao prostornu i funkcionalnu cjelinu – planiranje i uzgoj obično se baziraju na odjelima ili odsjecima. Međutim, napredak u daljinskoj detekciji (remote sensingu), vještačkoj inteligenciji i digitalnim senzorima omogućava novi pristup: analizu i upravljanje svakim stablom pojedinačno.

SingleTree se upravo na tome zasniva – kreiranju digitalnih modela pojedinačnih stabala pomoću aeropodataka (LiDAR, dronovi, sateliti) i terenskih senzora. Cilj je da svako stablo ima svoj “digitalni identitet” – skup podataka koji uključuje visinu, promjer, vitalnost, vrstu, procjenu drvne mase i kvaliteta, pa čak i rizik od bolesti ili napada štetočina.

Tehnologije koje stoje iza SingleTree sistema

U okviru projekta razvijaju se i testiraju različiti tehnološki moduli:
– Digitalni modeli krošnji generisani iz LiDAR podataka i visoko-rezolucijskih snimaka dronova;
– AI algoritmi koji automatski prepoznaju vrste drveća, klasifikuju zdravstveno stanje i predviđaju potencijal rasta;
– Pametne mašine (smart harvesters) koje koriste podatke o svakom stablu prije sječe, kako bi se optimizovala eksploatacija i smanjila oštećenja u okolini;
– Integrisane baze podataka i digitalni “twin” modeli šumskih sastojina koji omogućavaju scenarije upravljanja i planiranja.

Podaci se testiraju u tri tzv. Living Lab Value Chains (LLVCs) – realnim šumskim područjima u Norveškoj, Švedskoj i Španiji, gdje će se pratiti primjena koncepta od prikupljanja podataka do odluka o sječi, transportu i preradi drveta.

Izvor: https://www.linkedin.com/company/singletree/posts/?feedView=all

Cilj: održive i multifunkcionalne šume

SingleTree ne teži samo tehnološkoj inovaciji. Glavni cilj je povećanje otpornosti šuma na klimatske promjene i optimizacija odnosa između ekonomskih, ekoloških i socijalnih funkcija šuma.

Zahvaljujući informacijama na nivou stabla, moguće je:
– precizno procijeniti gubitke od suše, vjetroloma ili bolesti;
– planirati sječe tako da se maksimalno očuva biodiverzitet i regeneracija;
– smanjiti emisije CO₂ kroz optimizaciju mehanizacije i transporta;
– bolje procijeniti kvalitet drveta još prije nego što se stablo posiječe.

U konačnici, cilj je da šumarstvo postane “data-driven” – vođeno podacima, a ne samo iskustvom i tradicijom.

Kritički osvrt: koliko je ovaj koncept primjenjiv kod nas?

Iako koncept SingleTree otvara fascinantne mogućnosti, njegova puna primjena zahtijeva visoku digitalnu infrastrukturu, standardizovane podatke i kontinuirano prikupljanje terenskih mjerenja.

U zemljama poput Norveške ili Švedske to je već dio prakse – flote dronova, precizni GNSS sistemi i cloud platforme svakodnevno se koriste u planiranju. Međutim, u regionu Zapadnog Balkana, gdje su inventure šuma još uvijek često zasnovane na klasičnom terenskom uzorkovanju i papirnim planovima, prelazak na “pojedinačno stablo” zahtijevao bi:
– sistemsku modernizaciju institucija;
– ulaganja u obuku kadrova za obradu LiDAR i dron podataka;
– integraciju sa postojećim GIS i inventurnim bazama (npr. nacionalne baze šuma i zemljišta).

Ipak, postoje prvi koraci. Sve veći broj domaćih kompanija i istraživača koristi dronove i multispektralne kamere za procjenu vitalnosti stabala, a neke pilot-inicijative već pokazuju da je takva digitalizacija itekako moguća.

U tom kontekstu, SingleTree može poslužiti kao model i inspiracija – ne nužno za kopiranje, već za učenje i prilagođavanje lokalnim uslovima.

Zašto je SingleTree važan za budućnost šumarstva

Praćenje po stablu omogućava:
– rano otkrivanje stresnih faktora;
– precizno planiranje obnove;
– transparentnost i praćenje cijelog lanca vrijednosti – od stabla u šumi do proizvoda na tržištu.

Time se otvara mogućnost i za digitalne karbonske kredite i preciznije računanje sekvestracije ugljenika, jer svako stablo postaje “senzor” za koji se može odrediti tačna količina uskladištenog CO2 čime mu se daje tačna validacija ove funkcije u ekosistemu.

Zaključak

SingleTree projekt predstavlja veliki korak ka digitalnoj transformaciji šumarstva u Evropi. On pokazuje da je moguće posmatrati šumu ne samo kao ekosistem, već i kao skup međusobno povezanih pojedinačnih organizama čije ponašanje i promjene možemo razumjeti uz pomoć tehnologije.

Za zemlje našeg regiona, to znači priliku – ali i izazov. Da bismo pristupili takvim projektima, moramo ulagati u digitalizaciju šumskih podataka, otvorene GIS platforme, obuku kadrova i saradnju sa evropskim partnerima.

Ukoliko se te karike povežu, SingleTree može postati više od evropskog eksperimenta – može biti početak nove ere preciznog i pametnog šumarstva.

Izvor: https://www.linkedin.com/company/singletree/posts/?feedView=all

Ostali izvori:

https://singletree.eu/
https://cordis.europa.eu/project/id/101157488
https://www.nibio.no/en
https://www.sca.com/en/about-sca/innovation-and-research/forest/singletree-project/
https://uniteflagship.fi/2024/11/20/transforming-forestry-the-launch-of-the-singletree-project/