Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje monitorowanie środowiska, oferując potężne narzędzia, które zwiększają nasze zrozumienie i zarządzanie ekosystemami. Wykorzystując sztuczną inteligencję, naukowcy i obrońcy przyrody mogą precyzyjnie monitorować rozległe i odległe obszary, przewidywać przyszłe zmiany środowiskowe i wdrażać skuteczne strategie ochrony przyrody. Nowatorskie badanie przeprowadzone przez naukowców z Centrum Teledetekcji w Instytucie Geodezji i Kartografii wykorzystało technologię satelitarną do monitorowania stresu roślin na rozległych terenach podmokłych, oferując kluczowy wgląd w zdrowie ekosystemu pod presją zmian klimatycznych. Badanie, opublikowane w czasopiśmie Ecological Informatics, wprowadza pionierskie podejście do szacowania parametru fluorescencji chlorofilu Fv/Fm przy użyciu zdjęć satelitarnych Sentinel-2. Parametr ten ma kluczowe znaczenie dla oceny wydajności fotosyntezy roślin, zwłaszcza w warunkach stresowych, takich jak susza lub nadmiar wody [1].
Fluorescencja chlorofilu jest wskaźnikiem tego, jak dobrze roślina przeprowadza fotosyntezę. Analizując ten parametr z kosmosu, możemy wykryć obszary, w których roślinność może być narażona na stres z powodu czynników środowiskowych, bez konieczności stawiania stopy w terenie [1].
Maciej Bartold, Marcin Kluczek, Estimating of chlorophyll fluorescence parameter Fv/Fm for plant stress detection at peatlands under Ramsar Convention with Sentinel-2 satellite imagery
Badania przeprowadzono na torfowiskach w dolinie Biebrzy w Polsce i na bagnach Cepkeliai na Litwie. Obszary te znane są ze złożonych ekosystemów, które odgrywają znaczącą rolę w ochronie różnorodności biologicznej i sekwestracji dwutlenku węgla. Korzystając z algorytmu uczenia maszynowego XGBoost, zespół z powodzeniem zmapował różnice w Fv/Fm na tych terenach podmokłych [1]. Zdolność algorytmu do skutecznego przetwarzania obszernych danych satelitarnych pozwoliła na precyzyjne i szczegółowe monitorowanie dużych obszarów.
Dokładność, jaką osiągnęliśmy dzięki naszemu modelowi uczenia maszynowego, była solidna, wykazując silną korelację z danymi naziemnymi. Metoda ta nie tylko zwiększa naszą zdolność do monitorowania terenów podmokłych, ale także pomaga w skutecznym zarządzaniu tymi kluczowymi siedliskami [1].
Maciej Bartold, Marcin Kluczek, Estimating of chlorophyll fluorescence parameter Fv/Fm for plant stress detection at peatlands under Ramsar Convention with Sentinel-2 satellite imagery
Zastosowanie AI
Sztuczna inteligencja, w szczególności algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, ma zdolność przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych pochodzących ze zdjęć satelitarnych z wysoką wydajnością i dokładnością. Ma to kluczowe znaczenie w monitorowaniu środowiska, gdzie zbiory danych są duże i złożone, obejmujące różne wskaźniki spektralne i zmiany czasowe.
W kontekście monitorowania terenów podmokłych, AI pomaga w dokładnym oszacowaniu parametru fluorescencji chlorofilu Fv/Fm, kluczowego wskaźnika aktywności fotosyntetycznej i zdrowia roślin. Analizując te parametry, AI może wskazać obszary, w których rośliny są narażone na stres z powodu czynników środowiskowych, takich jak ekstremalne warunki wodne, zanieczyszczenie lub degradacja siedlisk.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają skalowanie wysiłków związanych z monitorowaniem w celu objęcia rozległych obszarów mokradeł na całym świecie, bez konieczności prowadzenia szeroko zakrojonych fizycznych prac terenowych. Nie tylko zmniejsza to koszty związane z tradycyjnymi metodami monitorowania, ale także pozwala na częste i powtarzalne oceny, dostarczając aktualnych informacji o stanie tych ekosystemów.
Modele sztucznej inteligencji mogą uczyć się na podstawie danych historycznych, aby przewidywać przyszłe warunki na terenach podmokłych, oferując cenne informacje na temat proaktywnych środków ochrony. Rozumiejąc wzorce i potencjalne zdarzenia stresowe przed ich wystąpieniem, obrońcy przyrody i decydenci mogą wdrażać strategie łagodzące negatywne skutki, zwiększając w ten sposób odporność tych krytycznych siedlisk.
Sztuczną inteligencję można zintegrować z innymi osiągnięciami technologicznymi, takimi jak obrazowanie hiperspektralne i drony, w celu poprawy szczegółowości i dokładności ocen ekologicznych. To holistyczne podejście do monitorowania ekosystemów ma kluczowe znaczenie dla zajęcia się złożonym i dynamicznym charakterem terenów podmokłych.
Chociaż sztuczna inteligencja stwarza znaczące możliwości dla monitorowania ekologicznego, istnieją wyzwania, które wymagają rozwiązania, takie jak ryzyko nadmiernego dopasowania modeli do określonych zestawów danych, potrzeba znacznych danych szkoleniowych i zapewnienie możliwości interpretacji modeli AI. Ponadto integracja sztucznej inteligencji z naukami ekologicznymi wymaga interdyscyplinarnej współpracy, aby zapewnić, że algorytmy są dostosowane do zróżnicowanych potrzeb monitorowania środowiska.
Rozwój technologii satelitarnych
Badanie to stanowi znaczący postęp w monitorowaniu ekologicznym, wykorzystując technologie obserwacji Ziemi w ramach Konwencji Ramsarskiej w celu ochrony terenów podmokłych o znaczeniu międzynarodowym. Uzyskane spostrzeżenia mogą pomóc decydentom i obrońcom przyrody w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, zapewniając odporność terenów podmokłych na skutki zmian klimatu. W świetle tych ustaleń naukowcy podkreślają potencjał integracji satelitarnych systemów monitorowania z tradycyjnymi działaniami ochronnymi, aby zapewnić kompleksowe zrozumienie dynamiki ekologicznej i zdrowia roślin na globalnych terenach podmokłych.
Bibliografia:
[1] Maciej Bartold, Marcin Kluczek, Estimating of chlorophyll fluorescence parameter Fv/Fm for plant stress detection at peatlands under Ramsar Convention with Sentinel-2 satellite imagery, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574954124001456?ref=cra_js_challenge&fr=RR-1
