Povzetek

Smotrno upravljanje z okoljem predstavlja temeljni izziv, s katerim se srečuje ne samo Slovenija pač pa celotno človeštvo. Bistveno vlogo pri tem igrajo veliki ekosistemi, zlasti gozdovi, ki ključno vplivajo na kvaliteto življenja posameznega in z očitnimi družbeno-ekonomskim pomenom tudi na razvoj družbe. Zaradi velikih geografskih razsežnosti in ogromne množice njihovih neznatnih gradnikov je sistematično in celovito spremljanje razvoja takšnih ekosistemov izjemno zahtevno, do nedavnega celo nemogoče. Komaj z razvojem sodobnih tehnologij daljinskega zaznavanja, ki so revolucionarno spremenile področje zemeljskih opazovanj, se nam odpira možnost celostnega vpogleda v dinamiko njihovega delovanja. Napredni satelitski opazovalni sistemi iz programa Copernicus in sodobne tehnologije laserskega prebiranja LiDAR namreč omogočajo periodično spremljanje velikih geografskih površin z dovolj visoko ločljivostjo in natančnostjo, da lahko učinkovito razločujemo tudi tako majhne gradnike, kot so drevesa, podrast ali grmičevje. Vseeno pa ogromna količina heterogenih in kompleksnih podatkov, ki jih ti sistemu zajamejo, ostaja pomemben izziv prihodnosti, saj jih današnje programske rešitve še vedno niso zmožne sistematično in celovito obdelati. Preden lahko razvijemo celovito informacijsko okolje za učinkovito upravljanje z velikimi ekosistemi, se moramo tako spopasti z integracijo heterogenih podatkov zemeljskih opazovanj in implementacijo ustreznih analitičnih orodij za njihovo obdelavo ter razviti ustrezne modele njihove dinamike.

Z razgradnjo podatkov zemeljskih opazovanj v njihove osnovne gradnike, njihovim zlivanjem in bogatenjem s komplementarnimi informacijami, vsebovanimi v raznolikih podatkovnih tipih, ter povezovanjem v kompleksno mrežo, bomo v predlaganem projektu razvili novo paradigmo podatkovne integracije. Razgradnjo specifičnih podatkovnih tipov in razpoznavo vsebovanih osnovnih gradnikov ekosistemov bomo osnovali na sodobnih dognanjih matematične morfologije, ki s formalizacijo aritmetike oblik omogoča napredne študije strukture vzorcev. Geometrijske lastnosti nam bodo omogočale določevanje njihovega socialnega položaja in, posledično, ugotavljanje medsebojnih vplivnosti. Te bomo predstavili s kompleksno mrežo, s čimer bomo odprli vrata razvoju številnih novih algoritmov na osnovi matematičnih in analitičnih metod, ki jih do danes še ni bilo mogoče uporabiti nad tako razsežnimi podatki. Ti algoritmi bodo izhajali predvsem iz metodoloških študij urejenosti na osnovi splošne teorije mrež ter statistično-topoloških lastnosti na osnovi teorije kompleksnih mrež. Ta temeljni preskok v snovanju algoritmov razpoznavanja vzorcev nam bo omogočil razvoj novih metod razpoznavanja kompleksnih struktur, sestavljenih iz več osnovnih gradnikov, same kompleksne mreže pa bomo lahko med seboj primerjali ter tako sistematično spremljali njihov razvoj. To pa je dejansko tudi temelj razpoznavanja interakcije med osnovnimi gradniki za izvedbo modelov dinamike velikih ekosistemov.

Natančnost predlaganih primerov uporabe bomo preverili s terenskimi meritvami, medtem ko bomo potrditev koncepta izvedli z razvojem modela dinamike gozda, kjer bomo skupaj z domenskimi strokovnjaki preučili tekmovalnost med drevesi za njihov življenjski prostor in dostop do virov. Vse razvite metode bomo implementirali v obliki šibko sklopljenih storitev, s katerimi bomo razširili obstoječo platformo za obdelavo in strežbo geografskih podatkov. Nad storitvami bomo razvili uporabniško prijazno okolje, ki bo omogočalo njihovo orkestracijo in izvedbo analitičnih scenarijev na zahtevo.