Kiến thức

AI ĐỊA KHÔNG GIAN DẪN ĐẾN HỆ SINH THÁI ĐÔ THỊ THÔNG MINH NHƯ THẾ NÀO - P1

18/01/2022 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)
Tiến sĩ Nadina Galle, một kỹ sư sinh thái và doanh nhân chuyên ứng dụng các công nghệ mới nổi, cho biết khả năng của địa lý học để giám sát Mẹ Thiên nhiên là vô hạn.

Việc sử dụng hình ảnh vệ tinh để quản lý sức khỏe của cây cối trong thành phố giúp cải thiện hệ sinh thái đô thị. Bằng cách kết hợp các phương pháp truyền thống với các công nghệ không gian địa lý khác, chẳng hạn như viễn thám và trí tuệ nhân tạo để đạt được ‘geoAI’, có thể phát hiện và phân loại các đối tượng địa lý nhanh hơn và chính xác hơn. GIM International đã nói chuyện với Tiến sĩ Nadina Galle, một kỹ sư sinh thái và doanh nhân từng đoạt giải thưởng chuyên ứng dụng các công nghệ mới nổi, để tìm hiểu thêm về khả năng dường như vô hạn của địa lý.

Bạn đã phát triển một phương pháp để xác định sức khỏe của cây cối trong các thành phố bằng hình ảnh vệ tinh. Cái này hoạt động ra sao?
Kể từ khi phóng vệ tinh Landsat đầu tiên vào năm 1970, nghiên cứu đã xác minh việc sử dụng dữ liệu vệ tinh trong việc định lượng các khía cạnh về năng suất, sức khỏe và sự thay đổi của thảm thực vật. Một loạt các thuật toán chỉ số thực vật quang phổ (SVI) đã được phát triển cho nhiều chức năng khác nhau, tất cả đều theo các biểu thức toán học cụ thể kết hợp bức xạ ánh sáng nhìn thấy, chủ yếu từ vùng quang phổ màu xanh lá cây (từ thảm thực vật) và quang phổ không nhìn thấy, để thu được định lượng proxy của sức khỏe thảm thực vật. Tôi muốn phát triển một công cụ mới cho các nhà sinh thái học đô thị và người trồng cây: một công cụ có thể xác định chính xác, hiệu quả và quan trọng nhất là chủ động xác định sức khỏe của cây cối và đất của chúng trong các thành phố. Tôi đã kết hợp các mẫu đất với dữ liệu quang phổ để tạo SVI. Chỉ số này là một số từ -1 đến 1 và cho chúng ta biết điều gì đó về sức khỏe của cây. Mọi thứ lên đến 0,2 đều là bề mặt không có thực vật, chẳng hạn như đường nhựa hoặc các tòa nhà. Tất cả những gì trên 0,2 là thảm thực vật. Cây càng gần 1 cây càng khỏe. Sau đó, tôi so sánh các giá trị SVI này với các mẫu đất của mình và tìm thấy các mối tương quan tích cực đáng kể với các đặc tính của đất như mật độ khối và độ sáng, cũng như tương quan âm với tổng lượng cacbon và nấm / vi khuẩn hoạt động. Trong khi cần nghiên cứu thêm, nghiên cứu đã chỉ ra sự xáo trộn nghiêm trọng của đất và các tác động có thể có của nó đối với sức khỏe của cây, đồng thời đưa ra một bằng chứng thuyết phục về khái niệm sử dụng SVI dựa trên vệ tinh để cung cấp dữ liệu kịp thời về các đặc tính sức khỏe của đất ở cấp độ cây riêng lẻ.

Trái: Hình ảnh vệ tinh làm nổi bật năm trong số hàng chục cây phong đỏ ở Massachusetts, Hoa Kỳ, mà Nadina đã lấy mẫu trong dự án nghiên cứu của cô tại Phòng thí nghiệm Thành phố Có thể cảm nhận MIT. Đúng: Các cây giống nhau trong vùng cận hồng ngoại.
Những phương pháp không gian địa lý nào khác có thể được sử dụng để giám sát Mẹ Thiên nhiên?
Dữ liệu quang phổ là một phương pháp không gian địa lý quan trọng để theo dõi sức khỏe của thảm thực vật và đất tiềm năng. Tuy nhiên, tôi ngày càng được truyền cảm hứng bởi tiềm năng của ‘geoAI’ - sự kết hợp giữa công nghệ không gian địa lý và hình ảnh viễn thám với trí tuệ nhân tạo. Với geoAI, chúng tôi có thể phát triển các thuật toán để phát hiện và phân loại các đối tượng địa lý với mức độ chính xác và tốc độ cao hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống, cách mạng hóa lĩnh vực không gian địa lý. Xác định các tòa nhà, đường xá, hồ nước và thậm chí cả cây cối chỉ là bước khởi đầu. Khả năng là vô hạn.

Vào năm 2019, bạn đã giành chiến thắng trong cuộc thi Copernicus Masters với ứng dụng Green City Watch, TreeTect. Bạn có thể cho chúng tôi biết thêm về dự án này?
GeoAI là trung tâm của TreeTect (từ ‘phát hiện cây’), giúp các thành phố tạo các bản kiểm kê cây kỹ thuật số, cập nhật: nền tảng của bất kỳ kế hoạch quản lý rừng-đô thị hiệu quả nào. Bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh có độ phân giải rất cao (VHR), TreeTect có thể quét các khu vực rộng lớn của địa hình thành phố để xác định vị trí, kích thước, hình dạng và tình trạng cây riêng lẻ. Trước đây, hình ảnh vệ tinh được sử dụng để phân tích không gian xanh đô thị có độ phân giải trên 10m², rất hữu ích nếu bạn muốn xác định vị trí các mảng xanh trong một thành phố xám xịt nhưng không quá hữu ích trong việc làm rõ những gì tạo nên những mảng xanh đó. Hình ảnh vệ tinh TreeTect dựa trên các phép đo ở độ sâu 30cm2 đất. Sau đó, thuật toán TreeTect không chỉ có thể tìm ra vị trí của các công viên trong thành phố mà còn cho dù nó đang xem xét một cây xanh, cây bụi, bụi rậm hay một khu vườn xanh tốt. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể chủ động quản lý cây xanh đô thị trong thời gian gần thực tế.

-----

HOW GEOSPATIAL AI LEADS TO SMART URBAN ECOSYSTEMS -P1
The possibilities of geoAI for monitoring Mother Nature are limitless according to Dr Nadina Galle, an ecological engineer and entrepreneur dedicated to applying emerging technologies.

The use of satellite imagery to manage the health of trees in cities improves urban ecosystems. By combining traditional methods with other geospatial technologies, such as remote sensing, and artificial intelligence to achieve ‘geoAI’, it is possible to detect and classify features even faster and more accurately. GIM International spoke to Dr Nadina Galle, an award-winning ecological engineer and entrepreneur dedicated to applying emerging technologies, to learn more about the seemingly limitless possibilities of geoAI.

You have developed a method to determine the health of trees in cities using satellite imagery. How does this work?
Since the launch of the first Landsat satellite in 1970, research has verified the use of satellite data in quantifying aspects of vegetation productivity, health and change. A vast array of spectral vegetation index (SVI) algorithms have been developed for a variety of functions, all according to specific mathematical expressions that combine visible light radiation, mainly from the green spectra region (from vegetation) and non-visible spectra, to obtain proxy quantifications of vegetation health. I wanted to develop a new tool for urban ecologists and arborists: an instrument that could accurately, efficiently and, most importantly, proactively determine the health of trees and their soils in cities. I combined soil samples with spectral data to create an SVI. This index is a number between -1 and 1 and tells us something about the health of a tree. Everything up to 0.2 is a vegetation-free surface, such as asphalt or buildings. Everything above 0.2 is vegetation. The closer to 1 a tree is, the healthier it is. I then correlated these SVI values with my soil samples and found significant positive correlations with soil properties like bulk density and luminance, and negative correlations with total carbon and active fungi/bacteria. While more research is needed, the study indicated severe soil disturbance and its possible effects on tree health, and presents a compelling proof-of-concept for using satellite-based SVIs to provide timely data on soil-health properties at the individual tree level.

Left: A satellite image highlighting five of the dozens of red maple trees in Massachusetts, USA, which Nadina sampled in her research project at the MIT Senseable City Lab. Right: The same trees in the near infrared.
Which other geospatial methods could be used to monitor Mother Nature?
Spectral data is an important geospatial method to monitor the health of vegetation and, potentially, soil. However, I am increasingly inspired by the potential of ‘geoAI’ – the combination of geospatial technology and remote sensing imagery with artificial intelligence. With geoAI, we can develop algorithms to detect and classify features with a much higher degree of accuracy and speed than traditional methods, revolutionizing the geospatial sector. Identifying buildings, roads, lakes and even trees is just the beginning. The possibilities are limitless.

In 2019, you won the Copernicus Masters competition with the Green City Watch application, TreeTect. Can you tell us more about this project?
GeoAI is at the heart of TreeTect (from ‘tree detection’), which helps cities to create updated, digital tree inventories: the foundation of any effective urban-forest management plan. By making use of very high-resolution (VHR) satellite imagery, TreeTect is able to scan vast areas of city terrain to pinpoint individual tree location, size, shape and condition. In the past, satellite imagery used for urban green space analysis had a resolution of over 10m², which is helpful if you want to locate green patches in a grey city but not so helpful in clarifying what makes up those green areas. The satellite imagery TreeTect relies on measures down to 30cm2 of land. The TreeTect algorithm can then figure out not just where the city’s parks are, but whether it is looking at a green tree, shrub, bush or a green garden shed. This means we are able to proactively manage urban trees in near real time.

Geolink tổng hợp từ Gim-international

popup

Số lượng:

Tổng tiền: