Questo blocco costruttivo si articola in due fasi. Nella Fase 1 della soluzione, i ricercatori coinvolti nel progetto identificano le visioni dei futuri desiderati per questo paesaggio a partire dai dati ottenuti nei due blocchi precedenti. Le visioni iniziali sviluppate per la nostra area di studio si trovano in questo Deliverable (vedi link sotto). Queste visioni non sono mai del tutto definitive, ma vengono ulteriormente migliorate/sviluppate quando sono disponibili nuove informazioni. Esse forniscono, per così dire, una visione del territorio per i decisori a diversi livelli e per gli stessi portatori di interesse dei vari interessi nel paesaggio e di come questi collidano o si allineino tra loro.
La seconda fase di questo blocco si concentra sulla riflessività - sia tra i membri del team di ricerca che hanno sviluppato queste visioni, sia idealmente anche tra alcuni stakeholder. Per i primi, la riflessività è necessaria per identificare ed essere consapevoli di tutti i possibili pregiudizi e preconcetti che hanno introdotto nelle visioni durante l'analisi dei dati e lo sviluppo delle stesse. Ad esempio, spesso se un ricercatore lavora nell'area da molto tempo, potrebbe basarsi su conoscenze ottenute al di fuori di questa raccolta di dati e questo deve essere riconosciuto. La riflessività tra gli stakeholder, invece, è necessaria per 1) convalidare le visioni sviluppate, 2) promuovere un processo di deliberazione durante il quale potrebbero emergere visioni nuove/modificate che rappresentano idee condivise o comuni.
Lo sviluppo di visioni per il paesaggio è un processo iterativo che non è mai del tutto completo; qualsiasi cambiamento nel paesaggio o l'arrivo di nuove informazioni può innescare un altro circolo di rivalutazione e sviluppo delle visioni. Con i cambiamenti che si verificano costantemente nel paesaggio, nelle politiche, nelle parti interessate, questo rappresenta uno strumento adeguato per fare il punto ogni tanto, al fine di guidare meglio il processo decisionale. Questa soluzione presenta una serie di approcci che possono essere utilizzati per sviluppare visioni a partire dai dati, che spesso vengono comunque raccolti.
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