Amazon Rainforest'in en karmaşık ve hayati ekosistemlerinden biri olan arazi yüzeyinin üç boyutlu şeklini ele alır, hidroloji, jeoloji ve iklim dinamiklerine dair kritik öngörüler sunmuş gibi, ormanın atmosfere nasıl etkileşim kurduğunu anlamak için sadece teknik bir egzersiz değildir.

Amazon Rainforest Mapping'in eşsiz Challenges of Mapping the Amazon Rainforest

Herhangi bir ortamda güvenilir topografik haritalar oluşturmak, zemin yüzeyine, stabil atmosferik koşullara ve yeterli referans puanları kapsamalıdır. Amazon Rainforest, tüm üç gereksinimi ölçekle ihlal eder, bu kartografyacılar on yıllardır mücadele eden veri boşluklarını üretir.

Dense Canopy ve Sınırlı Zemin Erişimi

En acil meydan okuma, orman kanopy'nin kendisidir. Amazon'un ağaçları, yüksekliğe 40 metreyi aşabilecek çok katmanlı bir çatı oluşturur, araziyi ya da elektromanyetik olmayan anket sinyallerine sahip olan ağaçlarla birlikte, geleneksel hava fotoğrafçılığı ve hatta bazı uydu sensörlerinin sadece en üst kısmını yakalayabilmesi, bunun altında zemin oluşturmaması anlamına gelir.Bu “kanopy etkisi”, standart optik sensörlerden elde edilen yükseklik ölçümlerinin yüksekliğini genellikle araziden ziyade ağaçlardan temsil eder.

Persist Bulut Kapak ve Hava Extremes

Uydu tabanlı haritalama, optik sensörler için açık bir göklere bağlıdır. Amazon, sık sık sık konvektif yağışlar, genellikle bir süre boyunca kalın bulut kapakları ile, eş zamanlı olarak bulutların yakınında, öğleden sonra fırtınaları üreten yoğun güneş ısıtmalı hava ısıtmalı hava ısıtmalı hava ısıtmalı hava ısıtmaya bağlıdır - ancak Intertropikal Convergence Bölgesi birçok alanda yıllık yağış sağlar.Bu bulut kapak blokları görünür ve yakın sensörler, aktif olarak radar veya LiDAR teknolojilerine güvenmek için haritalar oluşturabilir.

Sheer Scale ve Logistical Isolation

Amazon basin Batı Avrupa'dan daha büyük bir alan kapsar, ancak nehir veya ışık uçak tarafından erişilebilir.Yer kontrol istasyonları kurmak, ulusal park yetkilileri ve çoğu zaman askeri olmayan birçok alandan oluşan siyasi parçalama, elektrik veya iletişim altyapısına sahip değildir.Bu lojistik yük, yalnızca tek bir alanda en hırslı haritalama projelerinin bir kısmını bile tek bir alandan ayırabileceği anlamına gelir.

Teknolojik Gelişmeler Yeni Keşfetler

Bu engellere rağmen, son iki yıl Amazon topografik haritaların kalitesi ve kapsamında bir devrim gördü. Uzak algılamada ilerlemeler, özellikle hava yoluyla LiDAR ve uydu radarı, bilim insanlarının mümkün olan en iyi “görünüşle” görmelerine ve zemini ölçmelerine izin verdi.

Hava yoluyla LiDAR: Canopy'yi Peneting

Işık algılaması ve Ranging (LiDAR) aletleri, zemine doğru hızlı lazer pulslar ve her bir pulu geri döndürmek için gereken zamanı ölçtü. Ormanda akışlar tükendiğinde, LiDAR sistemlerinin bir kısmı, 15-30 santimetre ve daha önce on puandan geri dönerken, diğerlerinden gelen yüksek orandaki incelikler ve yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte, yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlüktedir.

Uydu Radar ve Interferometry

Uydu temelli sentetik aperture radar (SAR) sensörleri, Avrupa Uzay Ajansı'nın Sentinel-1 takımyıldızı ve Japon ALOS-2 uydusu gibi, görüntüleri gün veya gece, bulutlar ve duman yoluyla satın alabilir. Aynı bölgenin iki veya daha fazla radar görüntülerini farklı zamanlarda birleştirirken, 10-30 metrede biyometrik aperture radarı (InSAR) bu zemin yüksekliği ve hatta zemin deformasyonunu ölçebilir.InSAR, su seviyesindeki değişiklikleri haritalamada kullanılan ve otomatik olarak ölçeklendirmek için kullanılmıştır.

Data Fusion için Makine Öğrenme

Tek bir sensör mükemmel bir kapsama sağlar. Makine öğrenme algoritmaları, birden fazla kaynaktan verileri yok etmek için giderek daha fazla kullanılır -LiDAR örnekleri, radar yükseklikleri, optik stereoscopy ve sınırlı alan anketleri - sürekli, sorunsuz topografik bir model. Neural ağları, sadece yükleyici laboratuvarları ile ilgili ölçümler yoluyla var olan alanlarda zemin yükseltilebilir.[Döneticileri eğitim verileriyle yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte artışlar kullanılarak düzeltilmiş.Bu yaklaşım, Amazon basin için tüm haritalar için yüksek çözünürlüklü verilerle düzeltilmiştir.

Key Discoveries Topografik Mapping tarafından ortaya çıktı

Geliştirilen haritalar, daha önceki koarse yükseklik modelleriyle imkansız olan keşiflere olanak sağladı. Bu bulgular Amazon tarihinin, ekoloji ve Dünya sistemi süreçlerinin anlayışını yeniden şekillendirdi.

Eski İnsan Yerleşimleri ve Jeolojik

Amazon'daki LiDAR anketlerinden en heyecan verici haberlerden biri, LiDAR'ın yüzlerce jeopolitik işgalini ortaya koyduğudur ve o tarih en az 2.000 yıl boyunca geometrik dünya işlerini tespit etti. Örneğin, güney Amazon'un Acre bölgesinde, LiDAR'nın bu yerleşimlerin yerini ve neredeyse tamamını ortaya koyduğunu anlamıştır.

Yeraltı Nehri Sistemleri ve Karst Topography

Topografik modeller ayrıca yüzeyin altında saklı özellikler ortaya koydu. Merkez ve doğu Amazon, mağara ağlarıyla ve alt yüzeysel su ile ilişkili büyük boşluklar -kahkaha Nehri[Döneme nehirleri, yeraltı nehirleri, ve mağaralar, nadiren yukarıdan görünür olan bir sistem, Amazon Nehri ile ilişkili ince depresyonlar ve lineamentler, Amazon Nehri'ne paralel olarak, yeraltı suyu keşfine nasıl yardımcı olacak.

Subtle Elevation Changes and Geological Structure

Yükseklikteki küçük farklılıklar, iki metre yükseklikteki büyük farklılıklara yol açıyor ve Amazon selplains'te toprak tipi[Döneticileri ile topografik haritalar) ve [[Dörtüncü sınıfları, selseçler ile orman türlerini sınıflandırmak için ekologlar, iki metre yükseklikteki dağıtım aralıkları tespit ediyor.Inurzea[Döntgençlik) ve daha önce tahmin edilen yüksek çözünürlükte, Amazon sabit diskleri ve sabitleri ortaya koyuyor.

Topografik Haritalar

Doğru Amazon topografisinin pratik değeri, çeşitli sektörlerden felaket risk azaltmasına kadar ulaşır.

Koruma ve Deforestation İzleme

Topografik haritalar, özellikle de arazinin altında erozyon veya hidrolojik değişim için kırılgan olan alanları tanımlamaya yardımcı olur. Ağaçlar kaldırıldıktan sonra toprak kök tıkanıklığı kaybeder ve topraklar dik yamaçlarda bulama tesislerini kullanır. Elevation verileri koruma planlayıcılarının, yüksek arazide dikilen arazilerde yeniden inşa edilmesine ve kazıların varlığını vurgular.

Altyapı ve Afet Yönetimi

Yol inşaatı, boru hatları, hidroelektrik barajı, ve şehir genişlemesi, 2009 ve 2012 yıllarında Amazon Nehri'nden ayrılan yüzlerce insan, acil durum yanıtları ve tüm kaynakları tahmin etmek için dijital yükseklik modellerine güvenmek için kullanılmıştır. Benzer şekilde, ilk petrol ve hava kirliliğinden kaynaklanan haritaları değerlendirmek için son zamanlarda, yerel iklim uyarıları ve yerel iklim uyarıları ile ilgili yüzlerce kişiyi terk eden Amazon Nehri su kaynaklarına yardımcı olur.

Bilimsel Araştırma ve İklim Modelleme

Amazon Rainforest, küresel karbon ve su çevrimlerinde merkezi bir rol oynamaktadır. Doğru topografi LiDAR yükseklik verilerini kullanarak, palmiyelerde ve ıslak topraklarda ne kadar karbon depolanırsa, ormanın iklim değişikliğine nasıl cevap vereceğini tahmin etmek için de önemlidir. Peatland karbon stokları Perulu Amazonlar, LiDAR yükseklik verilerini kullanarak haritaladılar ve diğer sulogged ormanları ve diğer sulu ormanlar.

Amazon Mapping'in Geleceği

Mevcut topografik haritalar nesli zaten dönüştürücüdir, ancak önümüzdeki on yıl bile iyi kapsama ve daha yüksek zamansal karar verir.

Sonraki -Generation Uydu Görevleri

NASA'nın 2020 yılında piyasaya sürülmesi planlanan (NASA-ISRO S Sentetik Aperture Radar) misyonu, Amazon'u 5-10 metre çözünürlüğü ile her 12 gün küresel olarak ölçümler sağlayacak, ESA’nın aşağıdaki gibi gelecekteki görevleri yerine getirecek.

Collaborative ve Open Data Approaches

Sınır ötesi işbirliği önemlidir. Amazon ülkelerinin hükümetleri, Dünya Kaynakları Enstitüsü tarafından ) tarafından, tüm Amazon ülkeleri için ücretsiz erişim sağlamak amacıyla, çevresel krizlere karşı hızlı bilimsel yanıt vermek ve bölgelerini yönetmek için yerel topluluklara katılmak için yerel topluluklara katılmak için açık bir şekilde cevap vermek.

Bulut bilişim ve makine öğreniminin genişlemesi, gelecekteki topografik haritaların dinamik olacağını ifade eder - otomatik olarak yeni uydu görüntüleri mevcut hale gelir ve yerdeki kendi değişiklikleri olarak istasyonda, madencilik veya nehir göçü nedeniyle değişir. Bu canlı yükseklik modelleri yangınlar, seller ve kuraklıklar için erken uyarı sistemleri besler, Amazon'un topografisini aktif bir parçası haline getirir.

Amazon Rainforest'in en iyi haritalanması, küresel bir öncelik için bir niş bilimsel çabadan taşındı.Her yeni yükseliş, kanopy'nin altında ortaya çıkan bir manzaranın büyüyen bir resmini, daha önce hayal edilenden daha eski ve daha dinamik bir şekilde ortaya koydu.Bu yoğun bir şekilde, bulutlu ve uzaktan bölgenin tüm avantajları, dünyanın en büyük yağmur ormanlarını korumak için gerekli olan yenilikleri sürdürüyor.