Лес находится под давлением расширения сельского хозяйства. Для удовлетворения растущего спроса на продовольствие леса превращаются в фермы. Как технологии могут помочь нам защитить экосистемы Земли и прокормить растущее население? Машинное обучение используется для обнаружения обезлесения на ранних стадиях и деградации лесов. В то же время машинное обучение помогает повысить продуктивность сельского хозяйства. Может ли сочетание этих двух факторов способствовать более устойчивому будущему?

Больше людей, больше еды, меньше лесов
Население мира растет быстрыми темпами. Согласно исследованию ООН, к 2050 году на Земле будет 9,8 миллиарда человек. Это на 29% больше, чем сегодня в 7,6 миллиарда человек. Этот быстрый рост создает проблемы для всех заинтересованных сторон на нашей планете: будет ли достаточно чистой воды? Еды хватит? И: можем ли мы накормить всех людей, не разрушая важнейшие экосистемы нашей Земли?

С ростом населения растет спрос на продукты питания, древесину и полезные ископаемые. Это одна из основных причин обезлесения и деградации лесов. Возьмем, к примеру, производство мяса. Вырублены леса для разведения крупного рогатого скота и плантаций сои. Более того, около 75% всей производимой сои используется на корм животным. Совершенно очевидно, что производство говядины является причиной потери лесов номер 1. Кроме того, важной причиной является производство изделий из древесины. Древесина используется для строительства зданий и мебели, а бумага используется для картонной коробки на вашем пороге, когда ваша посылка прибывает. Все эти продукты сказываются на лесах.

Фронты обезлесения
Давление на наши леса ощущается по всему миру. Хорошо известными районами вырубки лесов являются Амазонка в Бразилии и Борнео и Суматра в Индонезии. Однако и в других регионах Южной Америки, Африки, Азии и Австралии в последние годы были преобразованы значительные объемы лесов, и, по прогнозам, в ближайшие годы они будут еще больше вырублены. Драйверы могут отличаться в зависимости от региона. Например, в Индонезии основным драйвером роста являются хорошо известные пальмовые плантации. В Серрадо, Бразилия, это животноводство и соевые плантации.

Технологические инновации
Чтобы сдержать такое развитие вырубки лесов, необходимы изменения как со стороны спроса, так и со стороны предложения. Что касается спроса, подумайте об утилизации и удалении пищевых отходов. Что касается предложения, то воплощаются в жизнь инновационные идеи: мясо на растительной основе и мясо, выращенное в лабораторных условиях, призваны заменить промышленное сельское хозяйство. Однако для краткосрочной и масштабной борьбы с обезлесением необходимы дополнительные действия.

Повышение производительности с помощью машинного обучения
Использование искусственного интеллекта и, в частности, достижений в области машинного обучения - одного из подразделов искусственного интеллекта - может способствовать повышению продуктивности переоборудованных земель. Когда спутниковые снимки сочетаются с машинным обучением, можно автоматически получать информацию, которая поможет фермеру улучшить операции. Это помогает фермеру принимать основанные на данных решения о месте, сроках и количестве необходимых поливов, а также о пестицидах, которые будут применяться. Кроме того, это помогает оптимизировать время сбора урожая. В результате: более высокая урожайность и более рациональное использование ресурсов.

Аналогичным образом машинное обучение и спутниковые изображения применяются для повышения продуктивности производственных лесов. Спутниковые изображения особенно полезны для разведки лесов, поскольку они обеспечивают вид с неба на массивные леса. Информация о лесах о засухе, нашествиях насекомых, составе древесных пород и продуктивности может помочь управляющим лесами оптимизировать использование земель и инвентаризацию. При ответственном подходе повышение эффективности может привести к повышению продуктивности на том же участке земли, и плантации не должны расширяться за счет лесов для повышения их продуктивности.

Образцы обезлесения с неба
В борьбе с вырубкой лесов машинное обучение также используется для обнаружения изменений лесов с неба и выявления зон повышенного риска. Вырубка лесов связана с определенными закономерностями, которые проявляются в лесах. Когда эти закономерности появляются в лесу, это говорит нам о том, что высока вероятность того, что вот-вот произойдет крупномасштабная вырубка лесов. Например, небольшие дороги появляются в ранее нетронутом лесу. Мы видим узкие дороги и извилистые тропы, ведущие в густой лес, к реке или дороге. Эти дороги часто являются признаком нерациональных выборочных рубок. Рядом с этими лесозаготовительными дорогами вырубают древние и очень желанные деревья, оставляя ямы в лесу, что также известно как выборочная рубка леса. Ценная древесина вывозится по реке или дороге и продается.

Другой образец вырубки леса, который хорошо виден с неба, - это так называемый образец рыбьих костей: вдоль дороги в лес уходят несколько небольших дорог. Поселение фермеров на этих дорогах - лишь вопрос времени. Убирают лес и создают пространство для посевов и скота. В результате начинает появляться структура в виде рыбьей кости. Это признак того, что скоро произойдет еще большее обезлесение.

Еще один визуальный образец, который хорошо виден с неба, - это метод руби и сжигай. Как следует из названия: это не тонкий. Большие площади естественной растительности вырубают и поджигают, сжигают дотла, чтобы создать открытое пространство для сельского хозяйства. Зола остается на земле в качестве кратковременного удобрения. Когда участок исчерпан, вырубается и сжигается новая часть леса. В результате разрушены экосистемы и истощена почва.

Итак, как работает машинное обучение?
Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта, цель которой - создание алгоритмов, которые могут «учиться» на собственном опыте. Возьмем, к примеру, дерево. Когда вы видите дерево в парке, вы сразу узнаете, что это дерево. Для людей это просто, но как мы можем научить машину распознавать дерево? Показывая тысячи примеров дерева, машина извлекает уроки из этого опыта. После завершения этого процесса обучения мы представляем машине новое изображение дерева, изображение, которое она никогда раньше не видела. Теперь машина может автоматически классифицировать это изображение как дерево. Как и дети, машина учится на многих примерах. Глубокое обучение - это особый метод в области машинного обучения, который успешно применяется для классификации изображений. При глубоком обучении алгоритмы могут учиться самостоятельно фокусироваться на нужных функциях. Это означает, что вам не нужно сообщать алгоритму, что дерево зеленое и выглядит круглым. Он сам узнает, какие характеристики важны для принятия решения о том, действительно ли изображение содержит изображение дерева или нет.

В случае вырубки леса это тоже работает примерно так. Заполняя алгоритм множеством примеров обезлесенных территорий, он узнает, как выглядит обезлесение. Мы наполняем его примерами из разных моментов времени и из разных географических регионов. Таким образом, мы можем обучить алгоритм машинного обучения обнаруживать закономерности вырубки лесов и прогнозировать области высокого риска. Это даже позволяет обнаруживать закономерности, которые еще не могут быть обнаружены людьми. Благодаря последним достижениям в области спутниковых изображений стало возможным получать ежедневные снимки всей планеты. Для анализа такого количества изображений и обнаружения незначительных изменений машинное обучение - идеальное решение.

Благодаря этим знаниям местные и глобальные заинтересованные стороны могут положить конец деятельности по вырубке лесов. Для автоматического определения закономерностей обезлесения требуется сочетание спутниковых снимков с высоким пространственным и временным разрешением и надежных алгоритмов для распознавания того, что происходит на земле.

Снизьте нагрузку на леса
Как машинное обучение может помочь в создании более устойчивого будущего? Машинное обучение в сочетании со спутниковыми изображениями применяется для повышения продуктивности производства продуктов питания и древесины на сельскохозяйственных угодьях. С другой стороны, он используется для выявления закономерностей обезлесения и деградации лесов. Сосредоточив внимание на сохранении лесов, с одной стороны, и на повышении продуктивности существующих ферм, с другой стороны, эта технология может помочь снизить нагрузку на леса для обеспечения более устойчивого будущего для нашей планеты и людей.

20tree.ai обеспечивает разведку леса за счет использования искусственного интеллекта в сочетании со спутниковыми изображениями высокого разрешения. Информация о лесах помогает корпорациям, правительствам и НПО бороться с обезлесением и повышать продуктивность и устойчивость лесопользования.