Nuestro socio MADERA+, en colaboración con la Unidade de Xestión Ambiental e Forestal Sostible (UXAFORES) y de la mano de Ulises Diéguez y Mario González, está desarrollando en el marco del proyecto SiGCa el visor que permitirá a partir de datos de localización y otros datos de variables de masa, o algunos más específicos, realizar una predicción de las propiedades tecnológicas de calidad de madera y su adecuación para producción de madera estructural u otros usos.

El objetivo de esta herramienta GIS, alojada en una plataforma web, es poder predecir las propiedades tecnológicas de la madera presente en una parcela forestal de Pinus pinaster, a partir de la aplicación interna de algoritmos de predicción del módulo de elasticidad, previamente desarrollados por Madera+ en el marco de diferentes líneas de I+D+i. Los algoritmos incluyen diferentes variables asociadas con la calidad de estación y variables de la masa forestal y variables sónicas y de densidad. Dichos algoritmos están siendo validados y optimizados en este proyecto a partir de los datos obtenidos en monte y los datos tras el aserrado y clasificación de calidad y rendimientos de las tablas sobre una muestra de árboles en cada parcela y el posterior ensayo a rotura para la clasificación estructural.

Los modelos de predicción son reflejo de las correlaciones significativas observadas en las propiedades tecnológicas de la madera con diversas variables de masa: diámetro dominante (r=-0,86); altura de copa (r=0,73); esbeltez (r=0,78); razón de copa (r=-0,79); variables fisiográficas como la altitud sobre el nivel del mar (r=-0,68); variables de edafología: (pH) del suelo (r=0,81), contenido de fósforo (r=-0,72); o variables de clima: temperatura media anual (r=0,87), temperatura media de las máximas anuales (r=0,92) y temperatura media de las mínimas anuales (r=0,72); variables de técnicas no destructivas: velocidad de propagación de la onda acústica (r=0,79), densidad básica (r=0,68), módulo dinámico en pie (r=0,75).

El objetivo final del visor es que el usuario pueda acceder e incluir la posición de su parcela, así como otras variables descriptivas de árbol y masa. Los resultados de predicción de la calidad de la madera se mostrarán al usuario, indicando el nivel de precisión, en función de las variables completadas. La predicción de calidad permitirá al usuario valorar la adecuación de la madera de su parcela para diferentes destinos y optimizar la cadena de suministro a la industria.

La versión final estará disponible en julio de 2020. Actualmente existe una versión beta a la que se puede acceder desde la página web del proyecto con el link http://uxfsort.usc.es/index.html