Table of Contents

Дождевые леса Амазонки: критическая экосистема под угрозой

Дождевые леса Амазонки часто называют «легкими планеты», производящими примерно 20% кислорода в мире и хранящими примерно 150-200 миллиардов тонн углерода. Он охватывает девять стран в Южной Америке, около 60% которых расположены в Бразилии. Более 30 миллионов человек, включая 350 коренных и этнических групп, зависят от леса для их средств к существованию. Тем не менее, несмотря на его огромное экологическое и культурное значение, Амазонка продолжает терять огромные участки леса каждый год. Обезлесение, вызванное незаконными лесозаготовками, разведением крупного рогатого скота, соевым сельским хозяйством, добычей полезных ископаемых и инфраструктурными проектами, подтолкнуло регион к переломному моменту. Надежно и быстро отслеживание обезлесения имеет важное значение для понимания темпов вырубки, соблюдения законов и разработки эффективных стратегий сохранения. Спутниковая технология стала самым мощным инструментом в этих усилиях, позволяя почти в режиме реального времени контролировать миллионы квадратных километров плотной, отдаленной местности.

Как работает спутниковый мониторинг

Основы дистанционного зондирования

Спутники, оснащенные приборами дистанционного зондирования, вращаются вокруг Земли и захватывают электромагнитное излучение, отраженное или испускаемое с поверхности. Датчики записывают данные по различным спектральным полосам, включая видимый свет, ближний инфракрасный, коротковолновый инфракрасный и тепловой инфракрасный. Растительность имеет характерную спектральную сигнатуру: здоровые, густые леса поглощают наиболее видимый красный свет и сильно отражают ближний инфракрасный свет. При очистке леса спектральная сигнатура резко меняется, что позволяет обнаруживать и измерять вырубку лесов.

Типы спутников, используемых для мониторинга вырубки лесов

Для мониторинга Amazon используются несколько спутниковых платформ:

  • Landsat (NASA/USGS): Спутники Landsat, работающие с 1972 года, обеспечивают 30-метровые изображения с разрешением 16-дневного времени повторного посещения. Изображения Landsat формируют историческую основу многих систем отслеживания обезлесения, предлагая непрерывную, хорошо откалиброванную запись изменения лесного покрова.
  • Sentinel-2 (Европейское космическое агентство): С разрешением 10 метров в видимых и ближних инфракрасных диапазонах и пятидневным временем повторного посещения (два спутника) Sentinel-2 позволяет более часто и более мелкомасштабное обнаружение потери леса, чем Landsat.
  • MODIS (NASA): Спектрорадиометр с умеренным разрешением на борту спутников Terra и Aqua обеспечивает ежедневное глобальное покрытие с разрешением 250-500 метров. Данные MODIS используются для широкомасштабного быстрого обнаружения изменений, хотя грубое разрешение ограничивает его точность на небольших полянах.
  • CBERS (China-Brazil Earth Resources Satellite): Сотрудничество между Бразилией и Китаем, CBERS предоставляет изображения среднего разрешения, которые дополняют Landsat и Sentinel-2, особенно для бразильских правительственных программ мониторинга.
  • ALOS / PALSAR (Япония): Датчики с синтетической апертурой (SAR), подобные тем, которые находятся на ALOS, могут проникать в облачный покров и работать днем и ночью. для мониторинга во время сезона дождей в Амазонке , когда оптические датчики часто блокируются облаками.

Обработка и анализ данных

Сырье спутниковых данных должно быть обработано для коррекции атмосферных воздействий, калибровки датчиков и геометрических искажений. Затем аналитики применяют ряд методов для обнаружения обезлесения:

  • Анализ временных рядов: Алгоритмы сравнивают изображения с нескольких дат для выявления районов, где лесной покров был удален или деградировал. Нормализованный индекс разницы в растительности (NDVI) и Нормализованный коэффициент сжигания (NBR) являются общими индексами, используемыми для количественной оценки здоровья растительности и изменений.
  • Алгоритмы обнаружения изменений:] Они идентифицируют пиксели, где спектральная сигнатура переходит из леса в нелес в течение определенного периода. Сложные подходы могут различать четкое вырубание, выборочную вырубку и деградацию от пожаров.
  • Машинное обучение и глубокое обучение: Нейронные сети, особенно сверточные нейронные сети (CNN), все чаще применяются для автоматической классификации спутниковых изображений, выявления закономерностей обезлесения и уменьшения ложных срабатываний. Эти модели могут быть обучены распознавать конкретные изменения в землепользовании, такие как расширение соевых полей или ям для добычи золота.

Основные программы мониторинга в Амазонии

Программа мониторинга вырубки лесов в легальной Амазонии

Национальный институт космических исследований Бразилии (FLT:0) INPE (INPE) проводит PRODES, долгосрочную программу, которая использует спутниковые снимки класса Landsat (30-метровое разрешение) для получения ежегодных показателей обезлесения для бразильской легальной Амазонки. PRODES работает с 1988 года и считается одним из самых последовательных и надежных наборов данных о обезлесении во всем мире. Он обеспечивает высокоточную, год за годом сравнение потерь леса. Каждый год INPE выпускает данные PRODES, которые правительства, исследователи и средства массовой информации используют для оценки тенденций и обеспечения соблюдения законов об окружающей среде.

DETER (Real-Time Deforestation Monitoring System) - система мониторинга обезлесения в реальном времени

Также управляемый INPE, DETER использует MODIS и другие датчики грубого разрешения для оповещений в режиме реального времени. DETER производит ежедневные оповещения о событиях обезлесения, превышающих примерно три гектара. Хотя менее точные, чем PRODES, своевременность DETER позволяет правоохранительным органам быстро реагировать на незаконную очистку, часто в течение нескольких дней. DETER оповещения передаются бразильскому экологическому агентству (] IBAMA ) для полевых инспекций и штрафов. В период с 2019 по 2021 год DETER обнаружил резкое увеличение оповещений о обезлесении, что коррелирует с изменениями в политике, которые ослабили защиту окружающей среды.

Global Forest Watch (GFW)

Разработанная Институтом мировых ресурсов и партнерами, Global Forest Watch представляет собой онлайн-платформу, которая объединяет спутниковые данные из Landsat, Sentinel-2 и других источников. GFW предоставляет интерактивные карты, показывающие потерю древесного покрова, лесные массивы и пожарные оповещения. Она также объединяет данные из PRODES, DETER и других национальных систем. Платформа используется правительствами, НПО, журналистами и коренными общинами для мониторинга лесов по всему миру, включая Amazon. Уровень GFW «Изменение леса» показывает оповещения, обновляемые каждые 5-8 дней при разрешении 30 метров.

SAD (система оповещения о вырубке лесов)

Бразильская НПО Imazon управляет SAD с использованием изображений MODIS и Landsat. SAD выпускает ежемесячные предупреждения о вырубке лесов для Amazon и обеспечивает независимую проверку правительственных данных. Отчеты Imazon широко цитируются и помогли выявить недооценку официальными учреждениями в определенные периоды.

Влияние спутникового мониторинга на сохранение

Укрепление правоприменения

Своевременное получение точных спутниковых данных позволяет правительствам нацеливаться на операции по обеспечению соблюдения. IBAMA использует предупреждения DETER для отправки инспекционных групп в недавно обезлесенные районы, часто захватывая оборудование, штрафуя землевладельцев и конфискую незаконно собранную древесину. В штате Мату-Гросу сочетание спутникового мониторинга и улучшенного обеспечения соблюдения способствовало значительному сокращению темпов обезлесения в период с 2004 по 2012 год. Когда бразильское правительство сократило финансирование и ослабило природоохранные агентства после 2018 года, обезлесение резко возросло, иллюстрируя, что один только спутниковый мониторинг является недостаточным без политической воли.

Информирование о политике и международных соглашениях

Данные о вырубке лесов, полученные со спутников, непосредственно формируют политику, такую как Лесной кодекс Бразилии, который требует от землевладельцев в Амазонии поддерживать правовой резерв (80% лесов на частной собственности в большей части Амазонки). Правительства используют спутниковые данные для отслеживания соблюдения кодекса и целевых районов, требующих вмешательства. Кроме того, международные климатические соглашения, включая Парижское соглашение и структуру REDD+, полагаются на спутниковые данные для мониторинга обезлесения и оценки выбросов углерода. Фонд Amazon, ключевой механизм финансирования, направляет деньги на проекты по сохранению, основанные частично на сокращениях обезлесения, проверенных спутниковым мониторингом.

Расширение прав и возможностей коренных и местных общин

Территории коренных народов в Амазонии оказались в числе наиболее охраняемых лесов . Спутниковый мониторинг помогает этим общинам выявлять незаконные вырубки, добычу полезных ископаемых и захват земель на их землях. Программы, такие как «Проект мониторинга коренных народов Амазонии» , предоставляют членам сообщества обучение и оборудование для интерпретации спутниковых снимков и сообщений о нарушениях. Когда группы коренных народов имеют доступ к оповещениям в режиме реального времени, они могут действовать быстро, чтобы защитить свои территории и потребовать вмешательства правительства. Исследования показали, что земли коренных народов, контролируемые спутниками, испытывают значительно более низкие темпы обезлесения, чем прилегающие незащищенные районы.

Повышение осведомленности и подотчетности общественности

Global Forest Watch и подобные платформы позволяют любому, у кого есть доступ в Интернет, исследовать карты обезлесения. Журналисты, активисты и исследователи используют эти инструменты для создания отчетов, карт и визуализаций, которые привлекают правительства и корпорации к ответственности. Общественное давление, усиленное спутниковыми доказательствами, привело к бойкоту кампаний против компаний, поставляющих товары, связанные с обезлесением Амазонки, такие как соя и говядина. Например, в докладе Гринпис 2009 года «Уничтожение Амазонки» использовались спутниковые снимки, чтобы связать крупные обработчики говядины с незаконно обезлесенными ранчо, что привело к нулевой обезлесению «Соевый мораторий» в Амазонии.

Проблемы спутникового мониторинга в Амазонии

Облачный покров

Амазонка является одним из самых облачных регионов на Земле, особенно с ноября по май. Оптические датчики на спутниках, таких как Landsat и Sentinel-2, не могут видеть сквозь облака, что приводит к пробелам в данных, которые могут длиться недели или месяцы. Это затрудняет обнаружение событий обезлесения, которые происходят под постоянным облачным покровом. Радарные спутники (такие как Sentinel-1 и ALOS-2) могут проникать в облака, но радиолокационные изображения более сложны для интерпретации и могут не обеспечивать такой же уровень детализации для небольших изменений.

Пределы разрешения и обнаружения

Датчики с грубым разрешением (MODIS, VIIRS) могут быстро обнаруживать большие вырубки, но пропускают мелкомасштабную вырубку лесов, которая распространена в Амазонке: мелкие фермеры, золотодобытчики и нелегальные лесозаготовители часто очищают районы размером менее одного гектара. Системы среднего разрешения (Landsat, Sentinel-2) захватывают больше деталей, но имеют более длительное время повторного посещения. Компромисс между пространственным и временным разрешением означает, что некоторая вырубка лесов остается незамеченной, пока она не накапливается. Постоянный облачный покров усугубляет эту проблему, еще больше сокращая эффективное время повторного посещения.

Доступ к данным и технический потенциал

Хотя сами спутниковые данные часто находятся в свободном доступе, обработка огромного количества изображений требует специализированного программного обеспечения, вычислительной мощности и технических знаний. Многие правительственные учреждения в странах Амазонки не имеют ресурсов для подготовки персонала, обслуживания серверов и разработки автоматизированных аналитических трубопроводов. В результате оповещения о вырубке лесов могут быть отложены или не полностью использованы. НПО и международные организации помогают преодолеть этот разрыв, но их охват не является универсальным.

Ложные тревоги и проверка

Автоматизированные алгоритмы обнаружения изменений могут генерировать ложные тревоги, например, путая потерю лесов с сезонными наводнениями, облачными тенями или шрамами от пожара. Каждое предупреждение часто требует наземной правды, которая является дорогостоящей и отнимает много времени в отдаленных районах. Баланс между высокими показателями обнаружения и низкими показателями ложноположительных результатов остается постоянной проблемой, и исследователи продолжают совершенствовать алгоритмы, чтобы минимизировать ошибки.

Дифференциация деградации от обезлесения

Спутниковый мониторинг превосходит обнаружение четкого вырубки (полное удаление лесного покрова), но менее эффективен при выявлении деградации лесов - постепенное сокращение биомассы за счет выборочной вырубки леса, подземных пожаров и фрагментации. Деградация может не вызывать сильных спектральных изменений и часто упускается датчиками грубого разрешения. Однако деградированные леса все еще теряют углерод и биоразнообразие. Новые спутниковые миссии и методы анализа начинают устранять этот разрыв, но оперативный мониторинг деградации остается трудным.

Будущие разработки и инновации

Машинное обучение и искусственный интеллект

ИИ революционизирует спутниковый мониторинг. Модели глубокого обучения могут анализировать петабайтные изображения для обнаружения обезлесения с большей точностью и скоростью. Например, «Геоспространственный ИИ» IBM и «Земной двигатель» Google интегрируют алгоритмы машинного обучения, которые учатся на местных данных обучения для выявления новых моделей обезлесения. Эти системы могут уменьшать ложные срабатывания и обнаруживать тонкие изменения, связанные с деградацией лесов. Автоматизированные конвейеры обработки также могут генерировать оповещения в течение нескольких часов после спутникового эстакады, значительно улучшая время отклика.

Гиперспектральные и высокоразрешающие датчики

Гиперспектральные спутники, такие как немецкий EnMAP и итальянский PRISMA, захватывают сотни узких спектральных полос. Это позволяет точно идентифицировать виды деревьев, здоровье лесов и ранние признаки незаконной деятельности (например, спектральная подпись ртути, используемой в добыче золота). Коммерческие спутники с высоким разрешением (Maxar’s WorldView, Planet Labs’ SkySat) предоставляют субметровые изображения, которые могут обнаруживать отдельные лесозаготовительные машины, шахтные ямы и инфраструктуру, но с более высокой стоимостью и более низкой частотой повторного посещения. Объединение данных свободного среднего разрешения с целевыми приобретениями с высоким разрешением предлагает экономически эффективный подход для мониторинга районов с высоким риском.

Радар и лидар из космоса

Предстоящая миссия NISAR (NASA-ISRO) будет запущена в 2024 году и предоставлять радиолокационные данные L-диапазона и S-диапазона каждые 12 дней, способные измерять высоту навеса и изменение биомассы. Лидарные инструменты (такие как GEDI НАСА, установленные на Международной космической станции) предоставляют данные о структуре лесов 3D, позволяя точные оценки запасов углерода и обнаружение изменений высоты от лесозаготовок или пожара. В сочетании радар и лидар предложат беспрецедентную информацию о деградации лесов и динамике биомассы, дополняя оптический мониторинг.

Интеграция с наземным и воздушным мониторингом

Спутниковый мониторинг наиболее эффективен в сочетании с наземными наблюдениями. Дроны , оснащенные камерами и датчиками, могут исследовать районы, слишком малые для спутников или слишком облачные для оптического дистанционного зондирования. Эти воздушные платформы могут проверять спутниковые оповещения, отображать инвазивные виды и контролировать проекты лесовосстановления. Наземные патрули (группами коренных народов или экологическими агентами) также проверяют спутниковые данные и обеспечивают контекст для обнаруженных изменений. Следующий шаг заключается в создании интегрированных систем , которые объединяют спутниковые, беспилотные и сенсорные сетевые данные с использованием облачных вычислений и автоматизированных рабочих процессов для доставки оперативной информации в режиме реального времени.

Расширение доступа и прозрачности

Такие инициативы, как платформы открытого исходного кода Центра экологических исследований Amazon, направлены на то, чтобы сделать инструменты спутникового мониторинга доступными для всех, независимо от технических знаний. Google Earth Engine, Планетарный компьютер Microsoft и открытый куб данных содержат петабайт спутниковых данных и обеспечивают облачные среды анализа. Программы обучения для коренных и местных общин продолжают расти, демократизируя доступ к технологии мониторинга. По мере того, как все больше участников получают возможность самостоятельно контролировать леса, повышается подотчетность и улучшается потенциал для своевременных действий по сохранению.

Спутниковый мониторинг как краеугольный камень сохранения Амазонки

Спутниковый мониторинг коренным образом изменил то, как мы отслеживаем вырубку лесов в Амазонии. С первых дней Landsat до сегодняшних систем оповещения с использованием ИИ эти технологии предоставляют данные, необходимые для понимания потери лесов, обеспечения соблюдения законов и формирования политики. Влияние реально: спутниковый мониторинг помог уменьшить вырубку лесов в определенные периоды, расширил возможности коренных общин и подверг экологической преступности глобальную общественность.

Однако спутниковая технология не является «серебряной пулей». Ее эффективность зависит от устойчивой политической приверженности, адекватного правоприменения, финансирования обработки данных и включения местных заинтересованных сторон. Облачное покрытие, ограничения разрешения и трудности мониторинга деградации остаются постоянными проблемами. Будущее обещает еще более мощные инструменты — гиперспектральные датчики, радиолокационные группировки, искусственный интеллект и интегрированные сети мониторинга, которые закроют текущие пробелы и сделают мониторинг в режиме реального времени с высоким разрешением доступным для всех.

Защита Амазонки требует действий на нескольких фронтах, но спутниковый мониторинг обеспечивает основные глаза в небе. Он привлекает правительства, компании и отдельных лиц к ответственности. Он превращает вырубку лесов из скрытой деятельности в видимое, отслеживаемое явление. С продолжающимися инвестициями и инновациями спутниковые технологии останутся краеугольным камнем усилий по сохранению в Амазонии и за ее пределами.

Для дальнейшего чтения: Обсерватория Земли НАСА — Обезлесение Амазонки, INPE: Бразильский национальный институт космических исследований, Global Forest Watch, WWF — Обезлесение Амазонки.