Advanced Analytics and Data Visualisation in
Forest Management and Planning
Autonomous UAV for Mapping and Remote
Sensing for Forest Plantation Management, Planning
and Operations
E. Noli Sicad, PhD
Renewable Resource Management and Services
ForestTECH 2017, 21-22 November 2017, Melbourne, Australia
3D	
  Map	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Forest	
  Management	
  is	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  Time	
  and	
  Space	
  Management.	
  
Properly	
  Unleashing	
  the	
  Poten9al	
  of	
  our	
  Data	
  
	
  	
  	
  for	
  our	
  quest	
  for	
  Sustainable	
  Forest	
  Management	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  ü Data	
  from	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  Forest	
  Inventory	
  (P06,	
  P18,MRI,	
  PHI,	
  etc.)	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  Other	
  methods	
  
ü Models	
  
ü Analy9cs	
  and	
  Visualisa9on	
  Tools	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Mathema9cal	
  Models	
  in	
  Forest	
  Management	
  &	
  Planning	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  ü Species	
  Growth	
  and	
  Yield	
  Model	
  
ü Stand	
  Yield	
  Model	
  -­‐>	
  Yield	
  Table	
  
ü Forest	
  Estate	
  Model	
  (e.g.	
  FOLPI,	
  Woodstock,	
  Tigermoth	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  and	
  ForestValue)	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
StandYield	
  
ForestValue	
  
!
StandYield	
  Model	
  =>	
  Stocking	
  (THA)	
  and	
  MAI	
  Maps	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
!
!
!
Characteris9cs	
  of	
  Decision	
  Problems	
  in	
  Hierarchy	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Hierarchical	
  Planning	
  System	
  	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Forest	
  Estate	
  Models	
  for	
  Sustainable	
  Forest	
  Management	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
ü Strategic	
  Linear	
  Programming	
  (LP)	
  Forest	
  Estate	
  Model	
  
ü Tac9cal	
  Spa9al	
  Mixed	
  Integer	
  Programming	
  (MIP)	
  	
  
Estate	
  Model	
  
ü Opera9onal	
  Spa9al	
  MIP	
  Harves9ng	
  Model	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
	
  
RGB	
  Aerial	
  Topographic	
  Map	
  –	
  1.83	
  cm	
  per	
  pixel	
  
Opera9on	
  Research,	
  Sta9s9cs,	
  RS/GIS	
  and	
  Data	
  Analy9cs	
  Tools	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Mathema9cal	
  Programming	
  Models	
  and	
  Solvers	
  
ü  Linear	
  Programming	
  (LP)	
  Model	
  
ü  Mixed	
  Integer	
  Programming	
  (MIP)	
  Model	
  
Solvers	
  
Matrix	
  Generators	
  
Output	
  /	
  	
  
Reports	
  
	
  
Input	
  -­‐>	
  Matrix	
  Generators	
  
Outputs	
  
ü  MPS	
  format	
  
ü  LP	
  format	
  
ü  Mathema9cal	
  Programming	
  Language	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  *	
  GLPK/MathProg	
  (GMPL)	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  *	
  AMPL	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  *	
  GAMS	
  
ü  Txt,	
  CSV,	
  dbf,	
  Excel	
  
ü  SQL	
  Databases	
  
ü  GIS	
  (dbf	
  and	
  Spa9al	
  SQL	
  databases)	
  
Solvers	
  
ü  GLPK,	
  CBC,	
  Mosek,	
  CPLEX,	
  Gurobi,	
  etc.	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Mathema9cal	
  Programming	
  Language	
  Model	
  
ü  A	
  Simple	
  GLPK/MathProg	
  (GMPL)	
  Timber	
  Harves9ng	
  Model	
  –	
  Model	
  I	
  formula9on	
  	
  
The	
  Model	
  Script	
  	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Mathema9cal	
  Programming	
  Language	
  	
  Models	
  
Model	
  
	
  Report	
  
	
  
Data	
  
ü  GLPK/MathProg	
  (GMPL)	
  and	
  AMPL	
  	
  
LP	
  and	
  MIP	
  Models	
  
Advantages	
  
ü  Model,	
  Data	
  and	
  Reports	
  are	
  
separated	
  
ü  Agile,	
  Flexible	
  and	
  Scalable	
  
ü  Data	
  can	
  read	
  from	
  CSV,	
  txt,	
  
dbf,	
  SQL	
  database,	
  etc.	
  
ü  Reports	
  can	
  directly	
  wriaen	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  into	
  database	
  (spa9al	
  and	
  
	
  textual	
  SQL	
  databases)	
  	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Mathema9cal	
  Programming	
  Language	
  Model	
  
Model	
  
	
  Report	
  
	
  
Data	
  
ü  A	
  Simple	
  GLPK/MathProg	
  (GMPL)	
  Timber	
  Harves9ng	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  Model	
  –	
  Model	
  I	
  formula9on	
  	
  
LP	
  Model	
  
Output	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
ü  Another	
  Simple	
  Timber	
  Harves9ng	
  Model	
  1	
  using	
  dbf	
  data	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  in	
  Gusek/examples/dbf	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  haps://sourceforge.net/projects/gusek/	
  
ForestValue,	
  FOLPI-­‐based	
  Model	
  Formula9on	
  	
  
ü  LP	
  Model	
  –	
  Model	
  II	
  Formula9on	
  (	
  2	
  or	
  more	
  Rota9ons)	
  
Ø  Objec9ve	
  Func9on	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Maximise	
  Revenue	
  or	
  Volume	
  
Ø  Structural	
  Constraints	
  of	
  FOLPI	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Area	
  Must	
  be	
  Replanted	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Area	
  Must	
  be	
  Harvested	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Ini9al	
  Area	
  Must	
  be	
  Harvested	
  
Ø  Variables	
  
	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Y[t,i,j]	
  -­‐>	
  Forest	
  area	
  to	
  be	
  harvested	
  /	
  cut	
  
	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  X[t,i,j]	
  -­‐>	
  Forest	
  area	
  to	
  be	
  replanted	
  
	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Z[t,I,j]	
  -­‐>	
  Forest	
  area	
  to	
  be	
  transferred	
  	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
ForestValue	
  –	
  FOLPI-­‐based	
  GLPK/MathProg	
  Model	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
ü FOLPI	
  and	
  Tigermoth	
  Data	
  Input	
  
	
  	
  	
  	
  Compa9ble	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
ü Mu9ple	
  Plahorm	
  IDE	
  (Gedit	
  (Mac),	
  GUSEK	
  	
  
	
  	
  	
  	
  (Windows),	
  Pluma	
  (Linux	
  (Ubuntu	
  Mate))	
  
ü GLPK/MathProg	
  -­‐	
  GMPL	
  /	
  AMPL	
  Script	
  
ü Text	
  Tables	
  
ü Excel	
  Graphs	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
R	
  Script	
  for	
  Report	
  and	
  Visualize	
  Insights	
  	
  	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
ForestValue	
  –	
  FOLPI-­‐based	
  GLPK/MathProg	
  Model	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
ForestValue	
  –	
  FOLPI-­‐based	
  GLPK/MathProg	
  Model	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Spa9al	
  MIP	
  Models	
  Formula9on	
  (Model	
  I)	
  
ü  MIP	
  Model	
  –	
  Model	
  I	
  Formula9on	
  	
  
Ø  Objec9ve	
  Func9on	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Maximise	
  Revenue	
  or	
  Volume	
  
Ø  Constraints	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Total	
  sum	
  of	
  forest	
  blocks	
  /	
  stands	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  <=	
  Total	
  Area	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Non	
  Declining	
  Volume	
  (TRV)	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  No	
  Adjacency	
  of	
  forest	
  blocks	
  /	
  stands	
  
X[t,i,j]	
  -­‐>	
  Forest	
  Stand	
  to	
  be	
  harvested	
  by	
  Period	
  (t),	
  
Croptype	
  (i)	
  and	
  AgeClass	
  (j)	
  
X[t,i,j]	
  is	
  binary	
  (0/1)	
  
TRV[t]	
  >	
  Total	
  Recoverable	
  Volume	
  
MAI[t]	
  -­‐>	
  MAI	
  (Mean	
  Annual	
  Increment	
  (m3/yr)	
  
Ø  Variables	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Spa9al	
  MIP	
  Models	
  Formula9on	
  (Model	
  II	
  	
  
ü  MIP	
  Model	
  –	
  Model	
  II	
  Formula9on	
  (	
  2	
  Rota9ons)	
  
Ø  Objec9ve	
  Func9on	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Maximise	
  Revenue	
  or	
  Volume	
  
Ø  Addi9onal	
  Constraints	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Total	
  sum	
  of	
  forest	
  blocks	
  /	
  stands	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  <=	
  Total	
  Area	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Non	
  Declining	
  Volume	
  (TRV)	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  No	
  Adjacency	
  of	
  forest	
  blocks	
  /	
  stands	
  
Ø  Structural	
  Constraints	
  of	
  FOLPI	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Area	
  Must	
  be	
  Replanted	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Area	
  Must	
  be	
  Harvested	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Ini9al	
  Area	
  Must	
  be	
  Harvested	
  
Ø  Binary	
  Variables	
  	
  (0/1)	
  	
  
	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  Y[t,i,j]	
  -­‐>	
  Forest	
  area	
  to	
  be	
  harvested	
  /	
  cut	
  
	
  	
  	
  	
  -­‐	
  	
  X[t,i,j]	
  -­‐>	
  Forest	
  area	
  to	
  be	
  replanted	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
LP	
  and	
  Spa9al	
  MIP	
  Models	
  for	
  Eucalypts	
  Pulp	
  Planta9on	
  
ForestValue	
  -­‐	
  
LP	
  -­‐	
  Model	
  II	
  	
  
	
  
The	
  Models	
   Timeframes	
  
Spa9al	
  MIP	
  Models	
  
Spa9al	
  MIP	
  Model	
  
25	
  years	
  (5	
  Rota9ons)	
  
MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  II	
  MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  I	
  
MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  I	
  
10	
  years	
  (2	
  Rota9ons)	
  
5	
  years	
  (1	
  Rota9on)	
  
3	
  years	
  
(Planning	
  Period)	
  
Forest	
  Estate	
  Modelling	
  and	
  Hierarchical	
  Planning	
  System	
  using	
  
Mathema9cal	
  Programming	
  Models	
  
ForestValue	
  -­‐	
  
LP	
  -­‐	
  Model	
  II	
  	
  
	
  
LP	
  Model	
  for	
  Eucalypts	
  Pulp	
  Planta9on	
   Timeframes	
  
25	
  years	
  (5	
  Rota9ons)	
  
(Planning	
  Period)	
  
Strategic	
  Planning	
  LP	
  Model	
  –	
  ForestValue	
  Strategic	
  (25	
  years)	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
LP	
  Model	
  for	
  Eucalypts	
  Pulp	
  Planta9on	
   Timeframes	
  
(Planning	
  Period)	
  
Tac9cal	
  Planning	
  –	
  Spa9al	
  MIP	
  Models	
  
MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  II	
  MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  I	
  
10	
  years	
  (2	
  Rota9ons)	
  
5	
  years	
  (1	
  Rota9on)	
  
Timber	
  Harvest	
  Sequence	
  	
  
Model	
  I	
  
Timber	
  Harvest	
  Sequence	
  	
  
	
  Model	
  II	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
MIP	
  Model	
  Result	
  can	
  be	
  easy	
  joined	
  in	
  ArcGIS	
  or	
  QGIS	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Forest	
  Management	
  Hierarchical	
  Planning	
  System	
  using	
  
Mathema9cal	
  Programming	
  Models	
  
Tac9cal	
  Planning	
  -­‐	
  Spa9al	
  MIP	
  Model	
  I	
  Formula9on	
  	
  
Tac9cal	
  Planning	
  -­‐	
  Spa9al	
  MIP	
  Model	
  II	
  Formula9on	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Opera9onal	
  Planning	
  -­‐	
  Spa9al	
  MIP	
  Model	
  with	
  Log	
  Alloca9on	
  to	
  Mills	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
LP	
  and	
  Spa9al	
  MIP	
  Models	
  for	
  Radiata	
  Pine	
  
ForestValue	
  -­‐	
  
LP	
  -­‐	
  Model	
  II	
  	
  
	
  
The	
  Models	
   Timeframes	
  
Spa9al	
  MIP	
  Models	
  
Spa9al	
  MIP	
  Model	
  
60	
  years	
  (2	
  Rota9ons)	
  
MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  II	
  MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  I	
  
MIP	
  Model	
  	
  -­‐	
  Model	
  I	
  
30	
  years	
  (1	
  Rota9on)	
  
15	
  years	
  	
  
(No	
  Replan9ng)	
  
5	
  years	
  
(Planning	
  Period)	
  
7	
  years	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
Summary	
  
Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
ü  Agility	
  of	
  scrip9ng	
  (e.g.	
  GMPL	
  and	
  R)	
  is	
  powerful	
  
tool	
  for	
  forest	
  estate	
  modelling,	
  report	
  wri9ng	
  
and	
  visualisa9on	
  of	
  results	
  
	
  
ü  Easy	
  to	
  conversion	
  FOLPI	
  and	
  Tigermoth	
  forest	
  
estate	
  models	
  and	
  database	
  data	
  input	
  
Current	
  Endeavour	
  and	
  Future	
  Plan	
  	
  
Autonomous UAV for Mapping and Remote Sensing
for Forest Plantation Management, Planning and Operations
ü  UAV	
  	
  Mapping,	
  Survey	
  and	
  Aerial	
  Raster	
  Analy9cs	
  (i.e.	
  Geospa9al	
  Imagery	
  
Analy9cs)	
  
ü  Seek	
  Consul9ng	
  Work	
  with	
  Forestry	
  Asset	
  and	
  Agriculture	
  Estate	
  Managers	
  
ü  Solar	
  Panels	
  Inspec9on	
  and	
  Thermal	
  Mapping	
  
ü  Engage	
  Partnership	
  with	
  Forest	
  Inventory	
  Companies	
  for	
  UAV	
  mapping	
  
ü  Engage	
  Partnership	
  in	
  providing	
  consul9ng	
  work	
  in	
  Forest	
  Estate	
  Modelling	
  
especially	
  for	
  small	
  tree	
  growers	
  in	
  New	
  Zealand	
  and	
  Australia	
  
Contact	
  	
  
	
  
	
  
Renewable	
  Resource	
  Management	
  
and	
  	
  Services	
  
12/47	
  Evansdale	
  Rd.	
  Hawthorn	
  
VIC	
  3122	
  
Email:	
  nsicad@gmail.com	
  	
  	
  
Phone:0449	
  109	
  753	
  
	
  
	
  
RE	
  Soilstone	
  Pty	
  Ltd	
  
ABN	
  881328681	
  
P.O.	
  Box	
  4847,	
  North	
  Rocks	
  
NSW	
  2151,	
  Australia	
  	
  

Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning

  • 1.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning Autonomous UAV for Mapping and Remote Sensing for Forest Plantation Management, Planning and Operations E. Noli Sicad, PhD Renewable Resource Management and Services ForestTECH 2017, 21-22 November 2017, Melbourne, Australia 3D  Map  
  • 2.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning Forest  Management  is                                      Time  and  Space  Management.  
  • 3.
    Properly  Unleashing  the  Poten9al  of  our  Data        for  our  quest  for  Sustainable  Forest  Management                                      ü Data  from              -­‐  Forest  Inventory  (P06,  P18,MRI,  PHI,  etc.)              -­‐  Other  methods   ü Models   ü Analy9cs  and  Visualisa9on  Tools   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 4.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning
  • 5.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning
  • 6.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning
  • 7.
    Mathema9cal  Models  in  Forest  Management  &  Planning                                      ü Species  Growth  and  Yield  Model   ü Stand  Yield  Model  -­‐>  Yield  Table   ü Forest  Estate  Model  (e.g.  FOLPI,  Woodstock,  Tigermoth                and  ForestValue)   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning StandYield   ForestValue   !
  • 8.
    StandYield  Model  =>  Stocking  (THA)  and  MAI  Maps   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning ! ! !
  • 9.
    Characteris9cs  of  Decision  Problems  in  Hierarchy                                         Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 10.
    Hierarchical  Planning  System                                           Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 11.
    Forest  Estate  Models  for  Sustainable  Forest  Management                                       ü Strategic  Linear  Programming  (LP)  Forest  Estate  Model   ü Tac9cal  Spa9al  Mixed  Integer  Programming  (MIP)     Estate  Model   ü Opera9onal  Spa9al  MIP  Harves9ng  Model   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning   RGB  Aerial  Topographic  Map  –  1.83  cm  per  pixel  
  • 12.
    Opera9on  Research,  Sta9s9cs,  RS/GIS  and  Data  Analy9cs  Tools                                         Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 13.
    Mathema9cal  Programming  Models  and  Solvers   ü  Linear  Programming  (LP)  Model   ü  Mixed  Integer  Programming  (MIP)  Model   Solvers   Matrix  Generators   Output  /     Reports     Input  -­‐>  Matrix  Generators   Outputs   ü  MPS  format   ü  LP  format   ü  Mathema9cal  Programming  Language                *  GLPK/MathProg  (GMPL)                *  AMPL                *  GAMS   ü  Txt,  CSV,  dbf,  Excel   ü  SQL  Databases   ü  GIS  (dbf  and  Spa9al  SQL  databases)   Solvers   ü  GLPK,  CBC,  Mosek,  CPLEX,  Gurobi,  etc.   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 14.
    Mathema9cal  Programming  Language  Model   ü  A  Simple  GLPK/MathProg  (GMPL)  Timber  Harves9ng  Model  –  Model  I  formula9on     The  Model  Script     Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 15.
    Mathema9cal  Programming  Language    Models   Model    Report     Data   ü  GLPK/MathProg  (GMPL)  and  AMPL     LP  and  MIP  Models   Advantages   ü  Model,  Data  and  Reports  are   separated   ü  Agile,  Flexible  and  Scalable   ü  Data  can  read  from  CSV,  txt,   dbf,  SQL  database,  etc.   ü  Reports  can  directly  wriaen                  into  database  (spa9al  and    textual  SQL  databases)     Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 16.
    Mathema9cal  Programming  Language  Model   Model    Report     Data   ü  A  Simple  GLPK/MathProg  (GMPL)  Timber  Harves9ng                  Model  –  Model  I  formula9on     LP  Model   Output   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning ü  Another  Simple  Timber  Harves9ng  Model  1  using  dbf  data                in  Gusek/examples/dbf                haps://sourceforge.net/projects/gusek/  
  • 17.
    ForestValue,  FOLPI-­‐based  Model  Formula9on     ü  LP  Model  –  Model  II  Formula9on  (  2  or  more  Rota9ons)   Ø  Objec9ve  Func9on                -­‐    Maximise  Revenue  or  Volume   Ø  Structural  Constraints  of  FOLPI                -­‐    Area  Must  be  Replanted                -­‐    Area  Must  be  Harvested                -­‐    Ini9al  Area  Must  be  Harvested   Ø  Variables          -­‐    Y[t,i,j]  -­‐>  Forest  area  to  be  harvested  /  cut          -­‐    X[t,i,j]  -­‐>  Forest  area  to  be  replanted          -­‐    Z[t,I,j]  -­‐>  Forest  area  to  be  transferred     Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 18.
    ForestValue  –  FOLPI-­‐based  GLPK/MathProg  Model   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning ü FOLPI  and  Tigermoth  Data  Input          Compa9ble  
  • 19.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning ü Mu9ple  Plahorm  IDE  (Gedit  (Mac),  GUSEK            (Windows),  Pluma  (Linux  (Ubuntu  Mate))   ü GLPK/MathProg  -­‐  GMPL  /  AMPL  Script   ü Text  Tables   ü Excel  Graphs  
  • 20.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning R  Script  for  Report  and  Visualize  Insights                                            
  • 21.
    ForestValue  –  FOLPI-­‐based  GLPK/MathProg  Model   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 22.
    Advanced Analytics andData Visualisation in Forest Management and Planning
  • 23.
    ForestValue  –  FOLPI-­‐based  GLPK/MathProg  Model   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 24.
    Spa9al  MIP  Models  Formula9on  (Model  I)   ü  MIP  Model  –  Model  I  Formula9on     Ø  Objec9ve  Func9on                -­‐    Maximise  Revenue  or  Volume   Ø  Constraints                -­‐    Total  sum  of  forest  blocks  /  stands                                        <=  Total  Area                -­‐    Non  Declining  Volume  (TRV)                -­‐    No  Adjacency  of  forest  blocks  /  stands   X[t,i,j]  -­‐>  Forest  Stand  to  be  harvested  by  Period  (t),   Croptype  (i)  and  AgeClass  (j)   X[t,i,j]  is  binary  (0/1)   TRV[t]  >  Total  Recoverable  Volume   MAI[t]  -­‐>  MAI  (Mean  Annual  Increment  (m3/yr)   Ø  Variables   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 25.
    Spa9al  MIP  Models  Formula9on  (Model  II     ü  MIP  Model  –  Model  II  Formula9on  (  2  Rota9ons)   Ø  Objec9ve  Func9on                -­‐    Maximise  Revenue  or  Volume   Ø  Addi9onal  Constraints                -­‐    Total  sum  of  forest  blocks  /  stands                                        <=  Total  Area                -­‐    Non  Declining  Volume  (TRV)                -­‐    No  Adjacency  of  forest  blocks  /  stands   Ø  Structural  Constraints  of  FOLPI                -­‐    Area  Must  be  Replanted                -­‐    Area  Must  be  Harvested                -­‐    Ini9al  Area  Must  be  Harvested   Ø  Binary  Variables    (0/1)            -­‐    Y[t,i,j]  -­‐>  Forest  area  to  be  harvested  /  cut          -­‐    X[t,i,j]  -­‐>  Forest  area  to  be  replanted   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 26.
    LP  and  Spa9al  MIP  Models  for  Eucalypts  Pulp  Planta9on   ForestValue  -­‐   LP  -­‐  Model  II       The  Models   Timeframes   Spa9al  MIP  Models   Spa9al  MIP  Model   25  years  (5  Rota9ons)   MIP  Model    -­‐  Model  II  MIP  Model    -­‐  Model  I   MIP  Model    -­‐  Model  I   10  years  (2  Rota9ons)   5  years  (1  Rota9on)   3  years   (Planning  Period)   Forest  Estate  Modelling  and  Hierarchical  Planning  System  using   Mathema9cal  Programming  Models  
  • 27.
    ForestValue  -­‐   LP  -­‐  Model  II       LP  Model  for  Eucalypts  Pulp  Planta9on   Timeframes   25  years  (5  Rota9ons)   (Planning  Period)   Strategic  Planning  LP  Model  –  ForestValue  Strategic  (25  years)   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 28.
    LP  Model  for  Eucalypts  Pulp  Planta9on   Timeframes   (Planning  Period)   Tac9cal  Planning  –  Spa9al  MIP  Models   MIP  Model    -­‐  Model  II  MIP  Model    -­‐  Model  I   10  years  (2  Rota9ons)   5  years  (1  Rota9on)   Timber  Harvest  Sequence     Model  I   Timber  Harvest  Sequence      Model  II   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 29.
    MIP  Model  Result  can  be  easy  joined  in  ArcGIS  or  QGIS   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 30.
    Forest  Management  Hierarchical  Planning  System  using   Mathema9cal  Programming  Models   Tac9cal  Planning  -­‐  Spa9al  MIP  Model  I  Formula9on    
  • 31.
    Tac9cal  Planning  -­‐  Spa9al  MIP  Model  II  Formula9on   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 32.
    Opera9onal  Planning  -­‐  Spa9al  MIP  Model  with  Log  Alloca9on  to  Mills   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 33.
    LP  and  Spa9al  MIP  Models  for  Radiata  Pine   ForestValue  -­‐   LP  -­‐  Model  II       The  Models   Timeframes   Spa9al  MIP  Models   Spa9al  MIP  Model   60  years  (2  Rota9ons)   MIP  Model    -­‐  Model  II  MIP  Model    -­‐  Model  I   MIP  Model    -­‐  Model  I   30  years  (1  Rota9on)   15  years     (No  Replan9ng)   5  years   (Planning  Period)   7  years   Advanced Analytics and Data Visualisation in Forest Management and Planning
  • 34.
    Summary   Advanced Analyticsand Data Visualisation in Forest Management and Planning ü  Agility  of  scrip9ng  (e.g.  GMPL  and  R)  is  powerful   tool  for  forest  estate  modelling,  report  wri9ng   and  visualisa9on  of  results     ü  Easy  to  conversion  FOLPI  and  Tigermoth  forest   estate  models  and  database  data  input  
  • 35.
    Current  Endeavour  and  Future  Plan     Autonomous UAV for Mapping and Remote Sensing for Forest Plantation Management, Planning and Operations ü  UAV    Mapping,  Survey  and  Aerial  Raster  Analy9cs  (i.e.  Geospa9al  Imagery   Analy9cs)   ü  Seek  Consul9ng  Work  with  Forestry  Asset  and  Agriculture  Estate  Managers   ü  Solar  Panels  Inspec9on  and  Thermal  Mapping   ü  Engage  Partnership  with  Forest  Inventory  Companies  for  UAV  mapping   ü  Engage  Partnership  in  providing  consul9ng  work  in  Forest  Estate  Modelling   especially  for  small  tree  growers  in  New  Zealand  and  Australia   Contact         Renewable  Resource  Management   and    Services   12/47  Evansdale  Rd.  Hawthorn   VIC  3122   Email:  nsicad@gmail.com       Phone:0449  109  753       RE  Soilstone  Pty  Ltd   ABN  881328681   P.O.  Box  4847,  North  Rocks   NSW  2151,  Australia