機器學習如何幫助人類創(chuàng)造可持續(xù)的未來？

機器學習如何幫助人類創(chuàng)造可持續(xù)的未來？資源消耗和環(huán)境退化是全球人類面對的共同問題，在新技術(shù)的幫助下過去棘手的問題逐漸有了解決之道，AI也在能源創(chuàng)新和管理、資源監(jiān)測、環(huán)境控制等可持續(xù)發(fā)展方面貢獻著自己的力量。森林作為地球上最重要的資源之一被譽為地球之肺，也是成千上萬種動植物賴以生存的家園，對許多人來說，森林是食物、水、衣服、藥品和住所的來源。同時森林對于維護大氣碳氧平衡、維持氣候和生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定具有決定性作用。

但近幾十年來無節(jié)制的開采造成了大面積的森林破壞，大片的林木從地球上消失。據(jù)統(tǒng)計每年有近1900萬英畝的森林遭到破壞，相當于每分鐘有27個足球場大小的森林從地球上消失。為了治理對森林的破壞，政府需要迅速、詳盡的了解森林面積的變化狀況。傳統(tǒng)方法無法做到及時和大規(guī)模的覆蓋，使得森林治理和保護一直面臨著巨大的挑戰(zhàn)。而AI的出現(xiàn)與衛(wèi)星圖像的規(guī)?；瘧?yīng)用使得這一難題逐步解決。

不同的視角

在地面上我們無法全面地了解特定森林區(qū)域的豐富資源，也無法預測那些可能對植物健康帶來影響的潛在風險。人類在叢林地區(qū)的活動能力限制了我們對于森林的深入了解，難以建立起大規(guī)模的監(jiān)測與評估機制。對森林區(qū)域進行全面的人工測量和數(shù)據(jù)收集可能需要數(shù)月時間，耗費大量人力物力。為加深對森林這種復雜生態(tài)系統(tǒng)的理解，研究人員將人工智能與衛(wèi)星圖像相結(jié)合，利用先進的圖像算法和統(tǒng)計手段在較短時間內(nèi)就能夠?qū)Υ笃诌M行監(jiān)測與評估。將衛(wèi)星圖像用于地表監(jiān)測與勘察已經(jīng)有很長的歷史，但在森林資源的高精度檢測方面一直受制于算法和圖像資源的限制。隨著深度學習的發(fā)展，對于圖像深刻的理解能力使研究人員意識到基于衛(wèi)星圖像的廣闊應(yīng)用。

很多研究機構(gòu)和公司都在這里領(lǐng)域進行著探索。例如一家名為20tree.ai結(jié)合了人工智能、極高質(zhì)量的衛(wèi)星圖像和雷達數(shù)據(jù)相結(jié)合來實現(xiàn)森林資源的精細化監(jiān)測?；谏疃葘W習算法，模型從衛(wèi)星圖像中學習出如何抽取樹木的模式特征，并能夠從圖像中定位樹的位置和一定區(qū)域內(nèi)的森林覆蓋率。

研究人員基于歐洲哥白尼地球觀測計劃的高精度衛(wèi)星圖像來對地表的林木覆蓋進行監(jiān)測。研究人員們使用了云服務(wù)和計算中心來處理衛(wèi)星產(chǎn)生幾十TB的海量數(shù)據(jù)，從中不斷學習并利用算法來檢測變化。

對于森林破壞和砍伐的檢測也是相同的。通過向該算法提供許多砍伐森林的例子，它可以了解砍伐森林的情況?；诓煌瑫r空的訓練樣本可以訓練機器學習算法來檢測森林砍伐模式并預測高風險區(qū)域。它甚至可以檢測人類無法發(fā)現(xiàn)的模式。隨著衛(wèi)星圖像速度和質(zhì)量不斷提高，有可能獲得針對全球林木覆蓋了的每日報告。要分析這些數(shù)量的圖像并檢測微小的變化，機器學習是一個完美的解決方案。此外對于森林干旱程度分析、火災(zāi)隱患評估也通過相應(yīng)的方法實現(xiàn)。

通過算法對衛(wèi)星圖片的處理后，人們可以檢查其感興趣的林木狀況，包括樹種、高度和直徑、生長情況和生產(chǎn)力，以及經(jīng)濟植物的收獲潛力。除了保護森林外還對經(jīng)濟林木、農(nóng)業(yè)帶來了更多的幫助。用戶可以在幾分鐘內(nèi)獲得這些信息，使他們能夠有效監(jiān)控大自然的變化。例如，在干旱、病蟲害或其他干擾存在的情況下，可以提前采取適當措施，減少不良影響，同時也可以評估自然災(zāi)害后的受損情況一遍采取合適的措置來恢復受災(zāi)的區(qū)域。

廣泛應(yīng)用

基于衛(wèi)星圖像的林木覆蓋監(jiān)測可以廣泛應(yīng)用于智慧森林、農(nóng)業(yè)協(xié)同和城市植被覆蓋監(jiān)測管理等方面。對于政府、林業(yè)部門和管理部門提供重要的額信息參考和著重要的指導意義。用于實時森林監(jiān)測和可持續(xù)管理。廣為人知的森林砍伐地區(qū)包括巴西的亞馬遜河以及印度尼西亞的婆羅洲和蘇門答臘島。然而，在南美洲、非洲。亞洲和澳大利亞的其他地區(qū)，近年來大量森林遭到破壞。每個地區(qū)砍伐森林的原因各不相同。例如，印度尼西亞主要是為了建造棕櫚種植園；巴西塞拉多則是為了建造牧場和大豆種植園。

得益于極高分辨率的衛(wèi)星圖像和雷達數(shù)據(jù)，這種技術(shù)夠在全球范圍內(nèi)提取樹木信息，為森林和木材庫存提供近乎實時的情報。觀測森林的健康和威脅，如樹木砍伐、干旱、昆蟲瘟疫、土壤健康、風暴破壞等，從而更有效地利用資源并減少負面影響。結(jié)合衛(wèi)星圖像和人工智能還可以揭示人眼無法獲得的信息，一些長期的緩慢的變化可以從宏觀的檢測中得出，隱含在全球森林分布和變化的模式也可以被有效發(fā)掘。

促進可持續(xù)實踐并支持當?shù)匕l(fā)展。農(nóng)業(yè)一般會對森林和自然產(chǎn)生重大影響。農(nóng)業(yè)是森林砍伐的最大驅(qū)動力，因為農(nóng)業(yè)需求，很多資源往往變得不可持續(xù)。世界人口正在快速增長。根據(jù)聯(lián)合國的研究，到2050年，地球上將有98億人口。與今天的76億人口相比，增加了29％。隨著人口的增長，對食物，木材和礦物的需求不斷增加。這也是毀林和森林退化的主要原因之一。以生產(chǎn)肉類為例。森林用地被轉(zhuǎn)化用于養(yǎng)牛和大豆種植。很明顯，肉類需求的增長是造成森林損失的第一要素。此外，木質(zhì)產(chǎn)品如木質(zhì)建筑物和家具等的生產(chǎn)是另一個重要原因。

新技術(shù)的發(fā)展給農(nóng)業(yè)和政府一個全新的工具和手段來平衡經(jīng)濟與環(huán)境的關(guān)系。人們可利用新技術(shù)在細粒度水平上提取最新的土地覆蓋分類，并深入了解產(chǎn)量和生產(chǎn)力，選擇損害較小或者沒有損害的區(qū)域進行開發(fā)，以此降低森林的壓力并帶來更為可持續(xù)的發(fā)展。利用人工智能，更具體地說是機器學習，可以有助于提高轉(zhuǎn)換土地的生產(chǎn)力。當衛(wèi)星圖像和機器學習相結(jié)合時，可以生成自動信息，幫助農(nóng)民改善經(jīng)營方式。它有助于農(nóng)民根據(jù)所需灌溉的位置、時間和數(shù)量以及要使用的農(nóng)藥做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。此外，它有助于優(yōu)化收獲的時間，帶來了更高的產(chǎn)量和更可持續(xù)的資源利用。

創(chuàng)造更健康的城市。到2050年，全球三分之二的人口將居住在城市。在氣候變化的影響下，人們被迫遷移到城市，但城市也面臨著氣候變化的壓力。熱浪、空氣污染、風暴和洪水是非常嚴重的威脅，每天都會影響數(shù)百萬人的生活。森林為緩解這些威脅提供了基于自然和成本效益的解決方案?；谛l(wèi)星圖像和機器學習的城市掃描和監(jiān)測服務(wù)深入了解城市綠地，如植被覆蓋、城市森林多樣性和空氣質(zhì)量等，為城市合理規(guī)劃植被、監(jiān)控氣候狀況提供了及時準確的資料。預計到2050年，容納全球三分之二人口的城市都可以利用這項技術(shù)更加深入地了解綠地情況，如樹木覆蓋、城市森林多樣性和空氣質(zhì)量等。毫無疑問，更好地監(jiān)測和管理城市森林有助于減輕城市熱浪、空氣污染和洪水爆發(fā)，最終實現(xiàn)人類的可持續(xù)發(fā)展。

寫在最后

文中提到的高精度衛(wèi)星數(shù)據(jù)來源于Daily Change Challenge比賽:https://www.copernicus-masters.com/prize/planet-challenge/https://www.planet.com/

另外歐洲空間局的哥白尼地球觀測計劃衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以在下面這里找到:https://earth.esa.int/web/guest/home

以及更多的其他數(shù)據(jù):https://spacedata.copernicus.eu/web/cscda/data-offerhttp://scihub.terradue.com/

ref:

https://www.20tree.ai/

https://blogs.nvidia.com/blog/2019/01/17/ai-for-smarter-forest-management/ https://www.copernicus-masters.com/winner/forest-health-monitoring-using-ai-and-satellites/

歐洲哥白尼地球觀測計劃：http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus

衛(wèi)星圖像：

https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ https://maaproject.org/en/

哨兵衛(wèi)星數(shù)據(jù)：

http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-1 https://blog.csdn.net/lijie45655/article/details/80863404 http://science.sciencemag.org/content/342/6160/850