Table of Contents

אמזון Rainforest: מערכת אקולוגית ביקורתית תחת איום

יערות הגשם של אמזון נקראים לעתים קרובות "המוסלמים של כדור הארץ", המייצרים כ-20% מהחמצן העולמי ומחסנים של כ-150 מיליארד טון פחמן, הוא משתרע על תשע מדינות בדרום אמריקה, עם כ -60% ממוקמים בברזיל.יותר מ -30 מיליון בני אדם, כולל 350 קבוצות ילידיות ואתניות, תלויות ביערות על פני פרנסתם, למרות חשיבותה האקולוגית והתרבותית העצומה, אמזון ממשיכה לאבד את כל ימות השנה, ולעקוב אחר אמצעי שימורים בעלי עוצמה, ושמירה על פני השטח, ולכן היא בעלת השפעה כה רבה, ושמירה על פני השטח, על פני השטח, ושמירה על פני השטח, ולכן היא בעלת השפעה רבה, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, ושמירה על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, ושמירה על בסיס יעיל של ארגונים חזקים, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח, על פני השטח,

כיצד פועל מעקב לווייני

יסודות מרוחקים

לווינים המצוידים בכלי חישה מרוחקים המקיפים את כדור הארץ ולוכדים קרינה אלקטרומגנטית משתקפת או פולטת מהמשטח.חיישנים מתעדים נתונים על פני להקות ספקטרליות שונות, כולל אור גלוי, ליד אינפרא אדום קצר, קצר-אדום גלי, ואגום אינפרא אדום תרמי יש חתימה ספקטרום אופייני: יערות בריאים, צפופים סופגים את האור האדום הנראה ומשקפים מאוד קרוב לקרינה חשופה, כאשר היער הוא בהיר, מאפשר לזהות שינויים דרמטיים, ובכך מאפשר לזהות את החתת החתימה.

סוגים של לווינים המשמשים למעקב אחר גירוש

כמה פלטפורמות לוויין משמשות כדי לפקח על אמזון:

  • (FLT:0 Landsat (NASA/USGS): ההרחבה 1 (משנת 1972), לווייני נחיתה מספקים תמונת פתרון של 30 מטר עם זמן של 16 ימים חוזר. לנדסאט יוצר את עמוד השדרה ההיסטורי של מערכות מעקב רבות של הריסות, המציע תיעוד מתמשך, מתואם היטב של שינוי כיסוי יער.
  • (FLT:0)Sentinel-2 (סוכנות החלל האירופית): אנדרל 1 עם החלטה של 10 מטר בלהקות גלויות וקרובות ל-infrared ו- 5 ימים של לוויינים, Sentinel-2 מאפשר זיהוי תכוף וקנס יותר של אובדן יערות מאשר לנדסאט.
  • (FLT:0MODIS (NASA): ההרחבה 1 (החלטה בינונית של ספקטרורדיומטר על לוויינים Terra ו Aqua מספקת כיסוי עולמי יומי ברזולוציה של 250-500 מטר.נתוני MODIS משמשים עבור רחב היקף, שינוי מהיר זיהוי, אם כי ההחלטה קוארזה מגבילה את הדיוק שלה על הבהרת קטן.
  • (FLT:0CBERS (סין-Brazil Earth Resources Satellite:FLT:1 A שיתוף פעולה בין ברזיל לסין, CBERS מספק תמונות ברזולוציה בינונית שמשלים לנדsat ו- Sentinel-2, במיוחד עבור תוכניות ניטור ממשלתיות ברזילאיות.
  • (הופנה מהדף ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

עיבוד נתונים וניתוח

נתונים של לווייני Raw חייבים להיות מעובדים כדי לתקן את ההשפעות האטמוספריות, חיפוי חיישן, ועיוותים גיאומטריים. Analysts לאחר מכן ליישם מגוון של טכניקות כדי לזהות את הפירוק:

  • ניתוח:0 [Time-series Analysis:] ⁇ 1 אלגוריתמים משווים תמונות ממועדים מרובים לזהות אזורים שבהם הוסר כיסוי היער או מוזנח.
  • אלגוריתמים של שינוי:0 אלגוריתמים: אלגוריתמים של גילויי שינוי: 1:1 פיקסלים אלה מזהים פיקסלים שבהם השינויים המרכזיים של החתימות מן היער אל הלא-forest בתוך תקופה מסוימת.
  • (FLT:0) למידה ולמידה עמוקה: FLT:1 רשתות נילי, במיוחד רשתות עצביות אבולוציה (CNN), מוחלות יותר ויותר על מנת לסווג באופן אוטומטי תמונות לוויין, לזהות דפוסים של מחיקה, ולהקטין את החיובים השקריים.

תוכניות ניטור מפתח באמזון

המכון הלאומי של ברזיל למחקר חלל (ראה FLT:0INPEIRLT) פועל PRODES, תוכנית ארוכת טווח המשתמשת בדמיית לוויין ברמה לנדסאט (30-מטר החלטה) כדי לייצר שיעורי השמדה שנתית עבור אמזון המשפטית הברזילאית.DES פעלה מאז 1988 ונחשבת לאחד מהנתונים המשתנים והאמיןים ביותר בעולם, אשר מספקים טרנדים גבוהים של חוקי מדיה משפטית, בכל שנה, ואופן, בהשוואה לממשלות של אובדן סביבתי, ושנה, ושנה, ושנה, ומדובר בגרסאות של נתונים.

מערכת ניטור בזמן אמת (Real-Time Deforestation Monitoring System)

כמו כן, מנוהל על ידי INPE, DETER משתמש ב-MODIS וחיישנים אחרים של פתרונות כפירה כמעט בזמן אמת, DETER מייצר התראות יומיות של אירועי טיהור גדול יותר מ-3 דונם אחרים, בעוד פחות מדויק מאשר ProDES, הזמן של DETER מאפשר לרשויות אכיפת להגיב במהירות כדי לנקות את המצב, לעתים קרובות בתוך ימים.

Global Forest Watch (GFW)

פותח על ידי מכון משאבי העולם ושותפים, Global Forest Watch הוא פלטפורמה מקוונת המאגדת נתונים של לווינים מ Landsat, Sentinel-2, ומקורות אחרים.GFW מספקת מפות אינטראקטיביות המציגות אובדן כיסוי עץ, רווח יערות, ואזהרות אש.זה משלב גם נתונים מ-ProDES, DETER, ומערכות לאומיות אחרות.

SAD (מערכת לאזהרות של הכחשה)

אימזון, ארגון לא ממשלתי ברזילאי, פועל SAD באמצעות תמונות של MODIS ו Landsat.SAD נושאים אזהרות על סף אזהרות על אמזון ומספק בדיקה עצמאית על דמויות ממשלתיות.דיווחי Imazon מצוטטים באופן נרחב ועזרו לחשוף את ההאשמות של סוכנויות רשמיות במהלך תקופות מסוימות.

השפעה על ניטור לוויין על שימור

חיזוק אכיפת החוק

זמן, נתונים מדויקים של לווינים מאפשרים לממשלות לכוון את פעולות האכיפה:0 (IBAMA) משתמשים באזהרות קטלניות כדי לשלוח צוותי בדיקה FLT:1 לאזורים חדשים, לעתים קרובות מחיקת ציוד, ממנתנים בעלי קרקעות, ומניעה בלתי חוקית של עץ מטו גרוסו, שילוב של ניטור לווייני ושיפור האכיפה תרם לירידה משמעותית בניכויים פוליטיים ב- 2012.

פרסום מדיניות והסכמים בינלאומיים

נתונים של פיזור לווייני ישירות מעצבי מדיניות כגון קוד היער של ברזיל, הדורשים מבעלי קרקעות באמזון לשמור על מילואים משפטית (80% מהיערות על רכוש פרטי ברוב ממשלת אמזון) משתמשים בראיות לוויין כדי לעקוב אחר עמידה בקוד ולמקד אזורים הדורשים התערבות של אמזון.בנוסף, הסכמי אקלים בינלאומיים, כולל הסכם פריז ומסגרת REDD+, להסתמך על נתונים לנטרולציה חלקית על מנת לפקח על פליטת פחמן.

לחזק את הקהילות הילידים והמקומיים

[השטחים הילידים באמזון הוכיחו כי הם בין ה-FLT:0] יערות מוגנים מפנים (ה ניטור לוויין) [של אמזון] מסייע לקהילות אלה לזהות כניסה בלתי חוקית, כרייה, ונחתח על אדמותיהם.תוכניות כגון FLT:2 "פרויקט המעקב של אמזון I Native" 3LT לספק הכשרה וציוד לחברי הקהילה לפרש תמונות לוויין ודיווחי על ידי קבוצות לא-ידי אנשים שעדיין לא ניתן להפעיל את שיעורי ההתערבותם באופן משמעותי.

העלאת מודעות ציבורית וחשבונאות

Global Forest Watch ופלטפורמות דומות מאפשרות לכל מי שיש לו גישה לאינטרנט לחקור מפות של מחיקה.עיתונאים, פעילים וחוקרים להשתמש בכלים האלה כדי לייצר דוחות, מפות ודמיון המחזיקים בממשלות ותאגידים באחריות.לחץ ציבורי, המוגבר על ידי ראיות לווייניות, הובילו לחרם קמפיינים נגד חברות מיקורות הקשורות לאמזון, כגון סויה ובשר בקר.

אתגרים של מעקב לווייני באמזון

כיסוי עננים

האמזונס הוא אחד האזורים המטושטשים ביותר על פני כדור הארץ, במיוחד מנובמבר עד מאי.חיישנים אופטיים על לווינים כמו לנדסאט ו Sentinel-2 אינם יכולים לראות דרך עננים, מה שמוביל לערים בנתונים שיכולים בשבועות או חודשים האחרונים.זה מקשה לזהות אירועים של מחיקה המתרחשת תחת כיסוי ענן מתמשך.

החלטות וזיהוי גבולות

חיישנים של Coarse-resolution (MODIS, VIIRS) יכולים לזהות טיהורים גדולים במהירות אבל להחמיץ פיזור בקנה מידה קטן, נפוץ באמזון: חקלאים קטנים, כורים זהב, וגורטים בלתי חוקיים לעתים קרובות לנקות אזורים קטנים יותר מאשר אחד hectare. רזולוציה בינונית (Landsat, Sentinel-2) ללכוד יותר פרטים, אבל יש יותר revisititeriting פעמים המסחר בין זמן קצר יותר מאשר זה מצמצם את זה זמן קצר יותר מאשר 1.Freecting פתרון זמן קצר יותר מאשר זמן קצר יותר מאשר 1.

גישה לנתונים וקיבולת טכנית

בעוד שהנתונים הלווין עצמם זמינים לעתים קרובות באופן חופשי, עיבוד כמויות עצומות של תמונות דורש תוכנה מיוחדת, כוח מחשוב ומומחיות טכנית. סוכנויות ממשלתיות רבות במדינות אמזון חסרות את המשאבים להכשיר צוות, לשמור על שרתים, לפתח צינורות ניתוח אוטומטיים. כתוצאה מכך, התראות מחיקה עלולות להיות עיכבו או לא מנוצלות באופן מלא.

אזהרות שקריות ו-Verification

אלגוריתמים אוטומטיים לזיהוי יכולים לייצר אזעקה כוזבת – לדוגמה, מבלבלים את אובדן היער עם שיטפונות עונתיים, צללים בענן, או צלקות אש.כל התראה דורשת לעתים קרובות הכרזה על הקרקע, שהיא יקרה וזמן במקרים מרוחקים. Balancing גבוה אחוזי זיהוי עם שיעורי חיובי נמוך עדיין אתגר מתמשך, וחוקרים ממשיכים לחדד אלגוריתמים למזער שגיאות.

הבחנה בין גירושים מ-Deforestation

ניטור לוויין מצטיין בזיהוי של ניתוק ברור (הסרת מוחלט של כיסוי יער) אבל הוא פחות יעיל לזהות את ההשפלה ביער - ההפחתה הדרגתית של הביומסה באמצעות סלקציה, שריפות מתחת לקומות, ופירוק. Degradation עשוי לא לייצר שינוי ספקטרלי חזק ולעתים קרובות מפספסים על ידי חיישנים של רזולוציה משותפת.עם זאת, יערות מחוסנים עדיין לאבד פחמן וגילוי ביולוגי.

פיתוחים וחדשנות עתידיים

למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית

AI מהפכה ניטור לווייני.מודלים למידה עמוקה יכולים לנתח פטה של תמונות כדי לזהות את המחיקה עם דיוק ומהירות מוגברת.לדוגמה, FLT:0BM של "הבינה המלאכותית של Geospatial" 1FLT:1 ו-"מנוע כדור הארץ" של גוגל משלב אלגוריתמים של למידה מקומיים כדי לזהות דפוסים חדשים של deforestation, מערכות אלה יכולות להפחית את הפגיעות החיוביות ושינויים קלים עם קרינת קירור.

חיישן Hyperspectral ו- High-Resolution

לווייני Hyperspectral, כגון GermanFLT:0EnmacioPFLT:1 ו- ItalianFLT:2PRISMAFLT 3, ללכוד מאות להקות ספקטרום צר.זה מאפשר זיהוי מדויק של מינים עץ, בריאות יער, וסימנים מוקדמים של פעילות בלתי חוקית (למשל, החתימה המרכזית של כספית בשימוש זהב בכריית גבוהה).

רדאר ולידר מהחלל

לווייני SAR ממשיכים לשפר את ההרחבה:0.NININIVERFLT:1 Mission (NASA-ISRO) תשגר ב-2024 ולספק נתוני מכ"ם L-band ו-S-band כל 12 ימים, המסוגל למדוד גובה קאנופי ושינויים ביומסה של לידר (כמו GEDI של נאס"א, המוצב על תחנת החלל הבינלאומית) לספק מבנה יער תלת-ממדי, המאפשר תובנות מדויקות של זיהוי של פחמן וגילויי של פחמן וגילויי של כלי נשק.

שילוב עם פיקוח מבוסס-קרקע ואווירי

ניטור לוויין יעיל ביותר כאשר משולב עם תצפיות קרקעיות.FLT:0.DronesFLT:1 מצויד במצלמות וחיישנים יכול סקר אזורים קטנים מדי עבור לווינים או מעונן מדי עבור חישה מרחוק אופטית.פלטפורמות אוויריות אלה יכולות לאמת התראות לוויין, מפה מינים פולשניים, ומפקח על פרויקטים של לוויינים (על ידי קבוצות ילידיות או סוכנים סביבתיים) גם לאמת נתונים ולפתח שינויים של מערכת מחשוב:

הרחבת הגישה והשקיפות

יוזמות כמו ההרחבה:0) Amazon Environmental Research Center'ssearFLT:1 , פלטפורמות קוד פתוח שואפות להפוך כלי ניטור לווייניים זמינים לכולם, ללא קשר למומחיות טכנית של גוגל Earth Engine, מחשב פלנטרי של מיקרוסופט, ו- Open Data Hostabytes של נתונים לווייניים ולספק סביבת אימונים עבור קהילות ילידיות ומקומיות ממשיכות לגדול, ובכך לשפר את הגישה לניטור טכנולוגיות ככל שיהיו יכולות לפקח על פני השטח באופן עצמאי, כך שתאפשרות שימור, כדי לפקח על פני השטח של קבוצות אבטחה, ולפקח על פני השטח של פעילות גופנית, באופן עצמאי.

מסקנה: ניטור לוויין כאבן הפינה של שימור אמזון

ניטור לוויין שינה באופן יסודי את האופן שבו אנו עוקבים אחר מחיקה באמזון.מן הימים הראשונים של לנדסאט ועד לחישה רב-העוצמה של היום, מערכות התראה המופעלות על ידי AI, טכנולוגיות אלה מספקות את הנתונים הדרושים כדי להבין אובדן יערות, לאכוף חוקים ולעצב מדיניות.ההשפעה היא אמיתית: ניטור המונע על ידי לוויין סייע להפחית את הניתנות בתקופות מסוימות, העצימה קהילות ילידיות, וחשוף פשעים סביבתיים לעולמיים.

עם זאת, טכנולוגיית לווין אינה כדור כסף.יעילותה תלויה במחויבות פוליטית מתמשכת, אכיפת החוק נאותה, מימון לעיבוד נתונים, והכללה של בעלי העניין המקומיים.כיסוי ענן, מגבלות החלטה, והקושי של מעקב אחר ההשפלה נשאר אתגרים מתמשכים.העתיד מבטיח אפילו כלים חזקים יותר - חיישנים היגלו-חמיטרליים, קבוצות מכ"מים, מערכות מחשוב מלאכותיות ורשתות ניטור משולבות - שקרובות לפענוחים והופכים את המתקדמים, לפתרונות זמינים למעקב אחר פתרונות זמינים לכל פתרון.

הגנה על אמזון דורשת פעולה בחזיתות מרובות, אבל ניטור לווייני מספק את העיניים החיוניות בשמיים.הוא מחזיק בממשלות, חברות ויחידים באחריות.זה הופך לניתוק מפעילות נסתרת לתופעה גלויה, מעקב אחר פנים.עם המשך השקעה וחדשנות, טכנולוגיית לווין תישאר אבן הפינה של מאמצי השימור באמזון ומעבר לכך.

(ב) [ה] ל[דרוש מקור]: [ה] [ה]] [ה]] [ה]] [ה]]] [ה]] [ה]] [ה]]]] [ה'] ל'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']']'[ה']']'[ה'[ה']']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']']'[ה'[ה']'[ה']']']']'[ה']']'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']']'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה']']']']'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[