Введение и постановка проблемы
Кризис обезлесения в Танзании не только усугубляет изменение климата но также угрожает биоразнообразию и средствам существования местного населения, зависящим от лесных ресурсов. Дельта Руфиджи, важнейшая экосистема, страдает от незаконных вырубок и переустройства земель, что делает императивными усилия по сохранению. Использование передовых технологий мониторинга, таких как искусственный интеллект, может помочь в эффективном управлении и защите этих жизненно важных областей. Вовлечение местных сообществ в природоохранные инициативы имеет важное значение, поскольку их участие может привести к более устойчивым и учитывающим культурные особенности решениям по защите мангровых лесов.
Цели
Эта инициатива в области искусственного интеллекта была направлена не только на мониторинг, но и на прогнозирование потенциальных горячих точек вырубки лесов, что позволяет принимать упреждающие меры. За счет интеграции искусственного интеллекта с существующими наборами экологических данных проект был направлен на повышение точности и своевременности предупреждений об обезлесении. Целью сотрудничества с Национальным центром мониторинга выбросов углекислого газа было создание основанного на данных подхода для информирования национальной политики по сохранению лесов.
Более того, успех пилотного проекта проложит путь к тиражированию этой модели в других регионах Танзании, что потенциально изменит подход страны к управление и защита окружающей среды.
Омдена Танзания
Подход/Методология
Эта многогранная стратегия включала не только техническое развитие, но и вовлечение сообщества в сбор и проверку данных. Фаза предварительной обработки включала тщательную очистку и увеличение данных для повышения производительности модели. В ответ на проблемы получения достоверных данных команда также исследовала полуконтролируемые и неконтролируемые методы обучения в качестве потенциальных решений. Развертывание приложения было спроектировано так, чтобы оно было удобным для пользователя, гарантируя, что заинтересованные стороны с различным уровнем технических знаний смогут легко получить доступ к данным и интерпретировать их, тем самым расширяя воздействие проекта.
Источники данных
Чтобы смягчить ограничения, налагаемые расхождениями в источниках, в проекте был использован подход объединения данных из нескольких источников, что повысило надежность анализа. Команда также инициировала усилия по проверке спутниковых изображений посредством полевых исследований и консультаций с местными экспертами, обеспечивая более высокую точность данных. Интегрируя передовые методы обработки изображений, они улучшили разрешение и четкость спутниковых данных, способствуя более точному выявлению районов вырубки лесов. Кроме того, были предприняты усилия по постоянному обновлению хранилища спутниковых данных, чтобы информация была актуальной и актуальной для постоянного мониторинга и анализа.
Методы и инструменты
Для решения проблем, связанных с облачностью, были использованы передовые методы обработки изображений и алгоритмы прогнозирования облаков, что повысило качество спутниковых изображений. Исследование моделей глубокого обучения включало настройку нейронных сетей для лучшей обработки уникальных характеристик данных, таких как дисбаланс классов. Переход команды к подходу NDVI (нормализованный индекс различий растительности) сыграл важную роль, предложив более надежный метод оценки состояния растительности и обнаружения вырубки лесов. Этот сдвиг также открыл возможности для включения дополнительных индексов и методов дистанционного зондирования, что еще больше улучшило возможности проекта по точному мониторингу изменений окружающей среды.
Приложение NDVI
Результаты и информация
Эти выводы подчеркнули важность гибкости и инноваций в проектах экологического мониторинга. Успех метода, основанного на NDVI, продемонстрировал его потенциальную применимость в других регионах, сталкивающихся с аналогичными проблемами обезлесения, что предлагает модель для глобального тиражирования. Разработка веб-приложения с его интерактивной и интуитивно понятной панелью управления способствовала большей доступности и пониманию данных среди различных заинтересованных сторон. Этот инструмент не только предоставлял возможности мониторинга в режиме реального времени, но также позволял пользователям отслеживать исторические тенденции вырубки лесов, что делало его ценным активом как для немедленного, так и для долгосрочного планирования сохранения.
Руководитель отделения Omdena в Танзании
Заключительные мысли и рекомендации
Проект столкнулся с трудностями в получении точных наземных данных, необходимых для обучения эффективных моделей ИИ. Рекомендации для будущей работы включают масштабирование решения NDVI для охвата всей страны, изучение дополнительных решений AI/ML, создание большего количества наземных данных, разработку комплексного конвейера машинного обучения и улучшение панели мониторинга для более широкого применения.
Таким образом, хотя первоначальные проблемы потребовали изменения подхода, использование NDVI продемонстрировало потенциал в обнаружении обезлесения. Будущие усилия должны быть сосредоточены на совершенствовании существующих решений, изучении альтернативных подходов к искусственному интеллекту, сборе большего количества достоверных данных и совершенствовании информационной панели для более широкого использования.
Пост «Предотвращение вырубки лесов в Танзании с помощью технологий искусственного интеллекта» впервые появился на сайте Omdena | Создание решений искусственного интеллекта для решения реальных проблем.