grafer och data

Granbarkborre; avancerad prediktiv prognostisering med hjälp av machine learning

Det övergripande syftet med detta såddprojekt inom Linnaeus University Centre for Data Intensive Sciences and Applications (DISA) är att använda maskininlärning för att göra analyser av sannolikheten för att träd i ett bestånd kommer att drabbas av barkborrar, för att på så sätt kunna genomföra avverkning innan problemet har uppstått.

Namn
Granbarkborre; avancerad prediktiv prognostisering med hjälp av machine learning
Sökande
Johan Bergh, Johan Hagelbäck, Rikard Unelius, Björn Lundsten (Softwerk AB)
Projektperiod
Okt 2019–febr 2020 
Huvudsakliga forskningsområden
Datavetenskap, skog och träteknik
Ansökan
Barkborreprevention såddansökan DISA 1910.pdf
Läs mer om projektet hos Softwerk

DISAs såddprojekt

Läs mer om konceptet med såddprojekt och DISAs övriga såddprojekt.