Sākums: 01.01.2025 Noslēgums: 31.12.2027
- Projekta numurs
- lzp-2024/1-0643
- Finansējums
- 300 000 EUR
- Projekta vadītājs
- Antra Boča
- Projektu īsteno
- Latvijas Universitāte
- Elektronikas un datorzinātņu institūts
- Latvijas Universitāte
Zinātnes nozaru grupa: Lauksaimniecības, meža un veterināra zinātnes
- Projekta pamata zinātnes nozare: Lauksaimniecības un zivsaimniecības zinātnes, mežzinātne
- Papildu zinātnes nozares: Elektrotehnika, elektronika, informācijas un komunikāciju tehnoloģijas
- Viedās specializācijas joma: Zināšanu-ietilpīga bioekonomika
Kopsavilkums:
Augsnes bioloģiskās daudzveidības stāvoklis Eiropā ir atzīts par vienu no galvenajiem zināšanu trūkumiem attiecībā uz augsnes veselību un bioloģisko daudzveidību kopumā. Ir konstatēta nepieciešamība definēt labu augšņu ekoloģisko stāvokli un uzlabot augsnes veselības monitoringu. Detalizēts augsnes bioloģiskās daudzveidības novērtējums bieži ir pārāk sarežģīts un dārgs. Bioloģiskās kvalitātes indekss, kas noteikts, pamatojoties uz augsnes posmkājiem (QBS-ar), ir izveidots kā vienkāršāks un izmaksu ziņā efektīvāks rādītājs. Šī projekta galvenais mērķis ir izstrādāt mašīnmācīšanās (ML) modeļus, kas var noteikt QBS-ar, analizējot no augsnes paraugiem iegūto mazo posmkāju populācijas attēlus. Modeļi tiks izstrādāti, lai tos varētu izmantot liela mēroga pētījumos, piemēram, augsnes monitoringa programmās. Papildus ierosinām palielināt QBS-ar jutīgumu, indeksa aprēķinā sadalot Acari grupu apakšgrupās (saukta par QBS-ac). Visbeidzot, mēs piedāvājam salīdzināt QBS-ar un QBS-ac jutīgumu, kā arī indeksa noteikšanas precizitāti ar ML modeļiem, izmantojot lauka pētījumu par lauksaimniecības augsnēm.
Projektu konkurss:
Fundamentālo un lietišķo pētījumu projektu 2024. gada atklātais konkurss