Název projektu ČJ/AJ: Pokročilá analýza optických a geometrických znaků v lesnické genetice a ochraně genofondu / Advanced analysis of optical and geometric traits in forest genetics and gene conservation
Poskytovatel: MŠMT
Číslo projektu: LUAUS26002
Odpovědný řešitel za FLD: doc. Ing. Jan Stejskal, Ph.D.
Kontaktní osoba: doc. Ing. Jan Stejskal, Ph.D., stejskalj@fld.czu.cz
Trvání projektu: 03/2026 – 12/2029
Anotace ČJ/AJ:
Klimatická změna přináší do lesů extrémy, na které se dřeviny nedokážou dostatečně rychle přizpůsobit. Ti´m klade mnohem vysˇsˇi´ na´roky (e.g., zachova´ni´ geneticke´ diverzity, udrzˇeni´ odolnosti lesni´ch porostu°) na tradicˇni´ lesnictvi´ a na´vazne´ obory jako je lesnicka´ genetika, sˇlechteˇni´ drˇevin a peˇstova´ni´ lesu°. Cílem navrhovaného projektu, realizovaného v rámci mezinárodní multidisciplinární spolupráce, je vývoj metody využívající spektrální a 3D geometrická data k identifikaci funkčních znaků listoví v kontextu architektury koruny a genetického pozadí populací. Tento přístup umožní nejen efektivní akceleraci šlechtění dřevin, ale zároveň poskytne hlubší pochopení stresových reakcí dřevin v přirozeném prostředí lesních porostů. Budou vyvinuty algoritmy pro 3D rekonstrukci geometrie stromů z precizních dat jako jsou mračna bodů a RGB snímky a následně vytvořena tzv. „digitální dvojčata“ stromů umožňující modelovat růst a morfologii dřevin s ohledem na různé vývojové změny (stres, ořez atd.). V návaznosti na to vyvineme prototyp platformy pro vysoce výkonnou fenotypizaci využívající 3D geometrii a multispektrální směrovou odrazivost k hodnocení fyziologického stavu v geneticky strukturovaných populacích borovice lesní a smrku ztepilého. Tento prototyp bude vyvinut s ohledem na možné využití pro fenotypizaci sazenic v lesnické a školkařské praxi.
Global climate change poses a significant threat to the adaptation of forest tree species to extreme conditions, which are increasingly occurring in forest ecosystems. This places much greater demands (e.g., preserving genetic diversity, maintaining forest resilience) on traditional forestry as well as on related fields such as forest genetics, tree breeding, and silviculture. The objective of the proposed project, implemented through international multidisciplinary collaboration, is to develop a method that utilizes spectral and geometric data to identify functional leaf traits in the context of crown architecture and the genetic background of populations. This approach will not only enable effective acceleration of tree breeding but also provide a deeper understanding of tree stress responses in natural forest environments. Algorithms will be developed for 3D reconstruction of tree geometry from precise data such as point clouds and RGB images. Subsequently, digital twins of trees will be created, enabling the modeling of the growth and morphology of trees under stress, from the juvenile stage to the production age. In follow-up, a prototype platform for high-throughput phenotyping will be developed, using 3D geometry and multispectral directional reflectance to assess the physiological state and genetic diversity of Scots pine (Pinus sylvestris) and Norway spruce (Picea abies). The prototype will be tailored to the practical needs of seedling phenotyping in forestry applications.
