• English
  • Italiano
  • Español
  • Français
  • Čeština
  • Deutsch
  • Suomi
  • Nederlands
  • Ελληνικά
  • עברית
  • Norsk Nynorsk
  • Euskara

Piloter

Home/Piloter
Piloter 2017-12-29T13:26:28+00:00

Jordbrukspiloter

Big data teknologi (BDT) er et nytt teknologis paradigme som driver hele økonomien, inkludert lav-teknologisk industri som jordbruk hvor det implementeres under benevnelsen presisjonslandbruk (PF: “precision farming”). BDT bygger på kart som er geografisk kodet og sanntids overvåkning av aktiviteter på gårdsbruket for å øke effektiviteten av ressursbruk og redusere usikkerheten av ledelsesbeslutninger. Innen PF økes utbyttet delvis grunnet presis utvelgelse og bruk av eksakte typer og doseringer av ulike landbuksfaktorer (variasjon av avlinger, gjødseltyper, innsektsmiddel, ugressmidler, vanning) for optimal vekst og utvikling av avlingene.

Europeiske jordbrukssystemer utgjør en miks av mindre og større gårdsbruk, og for at denne piloten skal kunne ta ale sensorer mens grovskaladata vil i hovedsak komme fra jordobservasjoner (EO) og inkluderer relevant jordbruksinformasjon fra fjernmåling og jordobservasjonsmetodikk og data fra jordbruksmaskineri. EO og finskala informasjon vil bli anvendt gjennom Big Data analysemetoder (WP4) for å overvåke og fastslå status og endringer i jordbrukspilotene implementert i dette prosjektet i den Europeiske Union.hensyn til begge typene må jordbruksdataene som skal inn i Big Data analsysesystemet samles inn både fin og grov skala. Finskalainnsamlingen tilrettelegges for begge gårdsstørrelsene, men med fokus på gårdsbruk med større finansielle ressurser som større farmer eller innhøstingssystemer med høy avkastning per hektar land. Finskaladata samles i hovedsak inn fra lok

Big data analysesystemet vil gi pilotlederne detaljerte og lokaliserte beskrivende (bedre og mer avanserte evaluering av operasjoner), foreskrevne (tidskritiske anbefalinger for å forbedre operasjoner, i.e. såkorn, gjødsling og andre landbruksmessige parametere som dosering, jordanalyse og lokale vær og sykdom/pest rapporter basert på sanntids og historiske data) og prediktive planer (bruk av nåværende og historiske data for å forutsi framtidige lokale hendelser og utbytte).

Struktur i jordbrukspilotene

  A. Presisjonshagebruk inkludert vinranke og oliven
A1. Presisjonsjordbruk for oliven, frukt, druer og grønnsaker
A2. Big Data styring i drivhus økosystemer

  B. Dyrkbar presisjonsjordbruk
B1. korn og biomasseavlinger
B2. Maskineristyring og miljøpåvirkning

  C. Subsidier og forsikring
C1. Forsikring
C2. Felles jordbrukspolicy støtte

Fiskeripiloter

Ifølge FNs organisasjon for mat og landbruk (FAO) nådde verdens villfisk baserte fiskerier en produksjonstopp på 86,4 millioner tonn i 1996, men har siden den gang en generell nedadgående trend. De offisielle globale fangstene var på 82,6 millioner tonn i 2011 og 79,7 millioner tonn i 2012. FAO vurderer verdens fiskeriers biologiske bærekraft og andelen fiskebestander som ikke er overfisket har hatt en avtagende trend, ned fra 90 prosent i 1974 til 71,2 prosent i 2011.
Både Verdensbanken og FAO klassifiserer verdens fiskerier som en økonomisk underpresterende ressurs. Det er anslått at produksjonen kunne økes med 50 milliarder dollar per år, dersom man kunne oppnå bedre styring og mindre overkapitalisering av fiskeflåten. Dette betyr at ytterligere vekst i den blå økonomien hovedsakelig vil oppnås ved bedre styring av ressursgrunnlaget, reduksjon av fangstinnsats og økt verdi på fanget fisk.

Fiskeripilotene vil fokusere på det pelagiske fisket i Nord-Atlanterhavet og tropisk tunfiskfiskeri.
Arealene som omfattes av disse pilotenes fiskerier har en årlig fangst på over 13 millioner tonn.

I tillegg til drivstofforbruk er kostnader og nedetid knyttet til vedlikehold og sammenbrudd viktig for både fartøyets økonomi og miljøpåvirkning. Fiskeripilotene vil utvikle teknologier for å forbedre fartøyets energieffektivitet og forebyggende vedlikehold av motorer ved å gi støtte til operasjonelle valg som:

  • Lastfordeling (for å redusere motstand og drivstofforbruk);
  • Værruting (redusere drivstofforbruket ved å ta hensyn til værforhold);
  • Tilstandsbasert vedlikehold (prediktivt vedlikehold basert på målinger);
  • Optimalisering av rute mellom aggregeringsbøyer (FAD);
  • Informasjon til fiskefartøyenes mannskap og eiere relevant for planlegging av bærekraftige fiskerier gjennom valg av fiskefelt, metoder og redskap.

Fiskeripilotene vil også:

  • Demonstrere at kombinasjon av allerede tilgjengelige informasjonskilder slik som fangstdagbøker, oseanografiske målinger, oseanografiske simuleringer, bestands simuleringer og bestandsobservasjoner kan forbedre bestandsestimater og estimat av utbredelse. Både fjernmålinger og målinger innhentet ombord på fartøy med egnede sensorer og kommunikasjonsutstyr er aktuelle datakilder.
  • Utarbeide informasjon som kan benyttes for å predikere utviklingen til fiskerienes markedssegmenter slik at innsatsen kan rettes mot de gunstige pelagiske artene; kunden mottar informasjon miljøpåvirkningen til sjømatprodukter som danner grunnlaget for kjøpsbeslutningen.

Oppbygningen til fiskeripilotene er vist i tabellen under:

 A: Fiskefartøy: Operasjonelle valg
A1: Havgående tunfiskfiske, operasjonelle valg (AZTI)
A2: Nordatlantiske pelagiske fiskerier, operasjonelle valg (SINTEF Fiskeriteknologi)

 B: Fiskefartøy: Tokt og fiskeriplanlegging
B1: Planlegging av havgående tunfiskfiske (AZTI)
B2: Planlegging av nordatlantisk pelagisk fiskerier (SINTEF Fiskeriteknologi)

  C: Fiskerienes bærekraft og verdier
C1: Bestandsestimering av pelagiske bestander (SINTEF Fiskeriteknologi)
C2: Markedsprediksjon og sporbarhet for nordatlantisk pelagiske arter (SINTEF Fiskeriteknologi)

Skogbrukspiloter

Skogbrukspilotene har følgende som mål:

  • Automatisk identifisere skogens tilstand og skader fra snøfall, vind/stormer, tørke, større nedbørsmengde og skogbranner fra satellittbilder. Kartproduksjon av stiklingsområder for overvåkning.
  • Optimalisering av skogressurser gjennom detaljkarakteristikk av trærne med redskaper som laserskanning fra luften (treknuter, avbarking), smart fordeling av trær til produksjon av for eks. planker, tremasse, tekstiler, biodrivstoff for å tilpasse forsyning til etterspørsel.
  • Utvikling av integrerte verktøy og forvaltningsplaner som tar hensyn til ikke tre baserte produkter og bevaringsområder, samtidig som tømmerproduksjonen og overskuddet fra skogsdrift maksimeres. Dette representerer en nyvinning for de fleste Europeiske land som benytter tradisjonelle statiske planer for skogsforvaltning utarbeidet ved plantingsstadiet.

Strukturen til skogbrukspilotene

  A. Multiple datakilder og brukermedvirkning
A1. Enkel deling av data over nettverk
A2. Overvåkning og kontrollverktøy for skogseiere

  B. Skogshelse /fjernmåling
B1. Kontroll over fremmede arter – sykdommer – skogforvaltning
B2. Fjernmåling av skader på skog

  C. Datatjenester for skogsforvaltning
C1. Nettkartløsning for offentlig forvaltning
C2. Flerbruker datatjeneste for skogsdata