Машинное обучение может помочь спасти мангровые леса • Earth.com

Мангровые заросли леса, основные компоненты тропических и субтропических прибрежных зон, обеспечивают многочисленные товары и экосистемные услуги, имеющие решающее значение для экологического баланса. Однако эти критически важные места обитания находятся под угрозой, поскольку они продолжают исчезать и деградировать по всему миру.

Одним из способов содействия эффективному сохранению и продвижению политики защиты мангровых зарослей является тщательная оценка этих местообитаний, мониторинг их изменений и выявление фрагментированных территорий. К сожалению, получение этой жизненно важной информации часто является сложной задачей.

Др. Неда Бихамта Тузи, постдок в Исфаханский технологический университет в Иране специализируется на изменении ландшафта с помощью дистанционного зондирования. Она пояснила, что, поскольку мангровые леса расположены в приливных зонах и заболоченных районах, они труднодоступны.

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Охрана природыдоктор Бихамта Туси вместе с группой авторов исследовали потенциал использования машинного обучения для классификации этих деликатных экосистем.

Как проводилось исследование

Чтобы сравнить эффективность различных комбинаций спутниковых изображений и методов классификации, исследователи оценили, насколько хорошо каждый метод может отображать экосистемы мангровых зарослей.

«Мы разработали новый метод с упором на ландшафтную экологию для картографирования пространственных нарушений мангровых экосистем», — сказал доктор Бихамта Туси. «Предоставленные карты нарушений облегчают будущее управление и планирование мангровых экосистем эффективным способом, тем самым поддерживая устойчивое сохранение этих прибрежных районов».

Результаты исследования показали, что объектно-ориентированная классификация объединенных изображений Sentinel значительно повысила точность классификации землепользования/земельного покрова мангровых зарослей.

«Оценка и мониторинг состояния таких экосистем с использованием показателей ландшафта на основе моделей и методов анализа основных компонентов — это подход, эффективный с точки зрения времени и затрат», — сказал д-р Бихамта Туси. «Использование данных мультиспектрального дистанционного зондирования для создания подробной карты земного покрова имело важное значение, и данные Sentinel-2, находящиеся в свободном доступе, гарантируют их непрерывность в будущем».

Исследовательская группа считает, что, используя этот инновационный подход, они могут предоставить информацию о тенденциях изменения растительного покрова, которые влияют на развитие и управление мангровыми экосистемами, тем самым способствуя улучшению планирования и принятия решений.

«Наши результаты по картированию мангровых экосистем могут способствовать совершенствованию стратегий управления и сохранения этих экосистем, пострадавших от деятельности человека», — пишут исследователи. Эта новаторская работа открывает многообещающие возможности для защиты этих жизненно важных экосистем и обеспечения их сохранности для будущих поколений.

Подробнее о мангровых лесах

Мангровые леса представляют собой уникальные экосистемы, которые процветают в прибрежных литоральных зонах тропических и субтропических регионов. Они состоят из различных видов мангровых деревьев, которые развили уникальные приспособления для выживания в этих суровых, соленых и бедных кислородом средах. Вот некоторые ключевые факты и особенности мангровых лесов:

Адаптации

Мангровые деревья развили особые приспособления, чтобы выжить в сложной среде. К ним относятся воздушные корни, которые помогают им поглощать кислород из воздуха, и механизмы фильтрации соли, которые позволяют им процветать в соленой воде.

Биоразнообразие

Мангровые леса поддерживают разнообразную флору и фауну. Они обеспечивают необходимую среду обитания для многочисленных видов, включая рыб, ракообразных, моллюсков, птиц и рептилий. Многие из этих видов являются коммерчески важными или находятся под угрозой исчезновения.

Береговая защита

Мангровые леса действуют как естественные барьеры против береговой эрозии, штормовых нагонов и цунами. Их густая корневая система помогает стабилизировать отложения и защищает береговую линию от эрозии, вызванной волнами и течениями.

Улавливание углерода

Мангровые заросли очень эффективно улавливают и хранят углекислый газ из атмосферы, что делает их важным компонентом в смягчении последствий изменения климата. Они могут улавливать углерод со скоростью, в 3-5 раз превышающей наземные леса.

Детские площадки

Мангровые леса служат рассадниками многочисленных видов рыб и ракообразных, многие из которых жизненно важны для местного и глобального рыболовства. Эти места обитания обеспечивают защиту от хищников и поддерживают рост молодых организмов.

Средства к существованию

Мангровые леса имеют решающее значение для средств к существованию миллионов людей, живущих в прибрежных районах, обеспечивая такие ресурсы, как древесина, топливная древесина и недревесные продукты леса. Они также поддерживают такие виды деятельности, как рыболовство, аквакультура и экотуризм.

Экосистемные услуги

В дополнение к преимуществам, упомянутым выше, мангровые леса также предлагают другие экосистемные услуги, такие как фильтрация воды, круговорот питательных веществ и удержание наносов, которые способствуют общему здоровью прибрежной экосистемы.

Несмотря на свою важность, мангровые леса сталкиваются с многочисленными угрозами, включая вырубку лесов, загрязнение, изменение климата и развитие прибрежных районов. Чтобы обеспечить сохранение этих ценных экосистем, важно инвестировать в усилия по сохранению, методы устойчивого управления и кампании по повышению осведомленности общественности.

Подробнее о машинном обучении

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы или решения на основе данных без явного программирования.

В последние годы машинное обучение быстро развивалось, трансформируя различные отрасли и аспекты повседневной жизни. Вот некоторые ключевые концепции и приложения, связанные с машинным обучением:

Контролируемое обучение

Обучение с учителем — наиболее распространенный тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченных данных. Алгоритм учится на парах ввода-вывода, и его цель состоит в том, чтобы делать точные прогнозы для новых, невидимых данных на основе изученных шаблонов.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение имеет дело с данными, которые не имеют меток или выходных значений. Основная цель состоит в том, чтобы идентифицировать шаблоны, структуры или отношения в данных, такие как кластеризация или уменьшение размерности.

Обучение с подкреплением

При обучении с подкреплением агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой для достижения конкретной цели. Агент получает обратную связь в виде поощрений или штрафов и соответствующим образом корректирует свое поведение, чтобы максимизировать кумулятивное вознаграждение.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети с несколькими уровнями для моделирования сложных закономерностей в данных. Сверточные нейронные сети (>) и рекуррентные нейронные сети (RNN) являются популярными типами моделей глубокого обучения, часто используемыми для задач обработки изображений и языка соответственно.

Обработка естественного языка (NLP)

NLP — это область, которая сочетает в себе машинное обучение, лингвистику и информатику, чтобы позволить компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык. Методы NLP используются для таких задач, как анализ настроений, машинный перевод и разработка чат-ботов.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это область исследования, которая позволяет компьютерам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из мира. Машинное обучение играет решающую роль в таких задачах, как распознавание изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц.

Рекомендательные системы

Машинное обучение широко используется в рекомендательных системах, которые предоставляют пользователям персонализированные предложения на основе их предпочтений и поведения. Эти системы распространены в таких приложениях, как электронная коммерция, онлайн-реклама и контент-платформы, такие как Netflix и Spotify.

Обнаружение аномалий

Алгоритмы машинного обучения можно научить выявлять необычные закономерности или отклонения от нормы, что полезно для обнаружения мошенничества, сетевых вторжений или отказов оборудования.

Поскольку машинное обучение продолжает развиваться, ожидается, что его приложения будут расширяться в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, транспорт и сельское хозяйство. Быстрый рост машинного обучения также вызвал обеспокоенность по поводу этических соображений, таких как конфиденциальность, безопасность и справедливость, которые необходимо учитывать для обеспечения ответственной разработки и развертывания технологий ИИ.

—

Проверьте нас на EarthSnapбесплатное приложение, предоставленное вам Эрик Роллс и Земля.com.