Utveckling av en prototyp för dataassimilering inom skogsbruket

Dataassimilering är en framgångsrikt utnyttjad teknik inom bl.a. meteorologi och robotisering. Tekniken måste anpassas till varje tillämpningsområde, genom utveckling av system som hanterar områdets specifika krav. Metoden är inte tidigare utnyttjad i skogsbruket. Emellertid befinner vi oss nu i inledningen av en period där förutsättningarna förändrats och där data­assimilering och skog möjliggörs tack vare bättre och billigare tillgång på data.

Projektet ämnar ta fram en första prototyp för tillämpning av dataassimilering inom skogsbruket, i Sverige och globalt, . Bakgrunden är att allt fler och allt billigare fjärranalysmetoder, med allt kortare intervall, ger information om tillstånd och förändringar i skogsbestånd. Dataassimilering innebär att alla tillgängliga data kontinuerligt tas tillvara i system som väger samman informationen för att åstadkomma bästa möjliga tillståndsuppskattningar. I en första teoretisk studie vid SLU har tekniken visat sig ha potential att bli mycket användbar inom skogsbruket. Dataassimilering är sedan tidigare framgångsrikt utnyttjad inom bl.a. meteorologi och robotisering. Tekniken måste dock särskilt anpassas till varje tillämpningsområde. SLU och Skogforsk har i en gemensam avsiktsförklarings att som mål att applikationer av data­assimilering ska finnas tillgängliga för skogsbruket senast 2018. För att åstadkomma detta inriktar sig SLU på utveckling av teori, nödvändiga komponenter, samt prototyputveckling och -utvärdering. Skogforsk inriktar sig på behovsanalyser och avnämaranpassning. Parterna står för sina respektive kostnader genom externfinansierade projekt samt egna medel. Inom det aktuella projektet, finansierat av Skogsällskapet, utvecklas en prototyp för skoglig data­assimilering på beståndsnivå. I arbetet ingår även att utveckla och utvärdera de statistiska assimileringsmetoderna. Projektet är således en viktig ryggrad för den fortsatta utvecklingen och tillämpningen av dataassimilering i svenskt skogsbruk.