(English below)
Viễn thám, đặc biệt là từ dữ liệu vệ tinh, máy bay không người lái và máy bay, đã ngày càng biến đổi các loại thông tin mà chúng ta có thể thu thập được từ các hệ sinh thái lớn.

Càng ngày, các nhà khoa học càng có thể phát triển các biến đa dạng sinh học thiết yếu (EBV) bắt nguồn từ dữ liệu viễn thám để có thể cho chúng ta biết tốt hơn về sức khỏe của các hệ sinh thái cũng như hoạt động như một hệ thống cảnh báo sớm giúp các hệ sinh thái. Với những thông tin như vậy, chúng ta có thể theo dõi và lập kế hoạch tốt hơn để làm thế nào để bảo tồn tốt nhất các hệ sinh thái.

Cuộc cách mạng quan trọng trong vệ tinh và dữ liệu viễn thám khác bao gồm thực tế là hiện nay chúng ta có nhiều loại cảm biến khác nhau, đặc biệt là dữ liệu quang phổ điện từ và radar từ các cảm biến, cho phép thu thập nhiều loại dữ liệu quan trọng.

Các nhà khoa học USGS thu thập dữ liệu quang phổ ở Missouri

Viễn thám giúp lấp đầy khoảng trống
Cả cảm biến chủ động và thụ động trên nền tảng viễn thám đều cho phép chúng ta thu thập dữ liệu mà trong một số trường hợp, không chỉ tồn tại cách đây vài thập kỷ. Bây giờ chúng ta thậm chí có thể sử dụng dữ liệu để phân biệt các loại thực vật và độ che phủ của cây trong rừng.

Các nền tảng viễn thám như LANDSAT, ASTER, máy bay không người lái được trang bị camera quang phổ và nhiệt, và thậm chí cả hệ thống dựa trên radar khẩu độ tổng hợp (SAR) đang giúp cách mạng hóa các loại dữ liệu mà chúng ta có thể thu thập.

Bằng cách sử dụng dữ liệu vệ tinh, máy bay và máy bay không người lái, chúng tôi cũng có thể chụp các độ phân giải khác nhau tốt hơn, từ từng cây đến các hệ sinh thái lớn hơn. Những dữ liệu như vậy được sử dụng cùng nhau sẽ giúp lấp đầy những khoảng trống quan trọng trong kiến ​​thức của chúng ta về sức khỏe hệ sinh thái và cung cấp dữ liệu lặp lại để liên tục theo dõi cách các hệ sinh thái phát triển.

Dựa trên những loại dữ liệu và hình ảnh này, giờ đây chúng tôi có thể ước tính tốt hơn các khu vực như rừng về sức khỏe tổng thể của chúng. Ví dụ, các loại loài, chiều cao tán cây, sự đa dạng tổng thể của cây, sự thay đổi của lớp phủ đất và hoạt động quang hợp đều được đo lường và hiểu rõ hơn ngày nay so với cách đây mười năm.

Sử dụng dữ liệu thu được từ vệ tinh và các nguồn viễn thám khác, các nhà nghiên cứu cũng có thể cung cấp thông tin cho các mô hình ước tính tốt hơn cách rừng và hệ sinh thái phát triển và những điều này giúp dự báo sức khỏe hệ sinh thái sẽ thay đổi như thế nào. 

Giám sát hệ sinh thái bằng viễn thám
Tại sao viễn thám trở nên quan trọng là vì các nhà khoa học đang phải chạy đua với thời gian và việc thu thập dữ liệu rộng từ viễn thám cho phép một cách tốt hơn để giám sát các hệ sinh thái.

Ví dụ, các loài cây riêng lẻ có thể được hiểu rõ hơn, bao gồm cả sự phân bố của các loài bản địa hoặc xâm lấn, sử dụng dữ liệu hồng ngoại sóng ngắn, cận hồng ngoại có thể nhìn thấy từ camera điện từ.

Radar có thể thông báo về chiều cao tán của cây, đây là một biến số quan trọng đối với sức khỏe tổng thể của các khu rừng đang phát triển tích cực. Sự đa dạng của cộng đồng trong một hệ sinh thái nhất định có thể được ghi lại tốt hơn bằng các camera quang phổ thông báo về mức độ diệp lục của thực vật, chứng minh nếu sự đa dạng đại diện cho một hỗn hợp lành mạnh của thực vật bản địa trên các khu vực rộng lớn.

Từ USGS: “Ví dụ về các sản phẩm hệ mét có nguồn gốc từ lidar của cấu trúc tán. A) Hình ảnh cho thấy một khu vực được đặc trưng bởi các dải rừng khác nhau. (Hộp màu đỏ hiển thị từ nơi dữ liệu hồ sơ trong khu vực E. Được lấy.) B) Chiều cao tán cây tối đa dựa trên nắp. C) Chiều cao bắt nguồn từ nắp của thảm thực vật có chiều cao từ thấp đến trung bình bên dưới tán cây quá mức. D) Mật độ thảm thực vật 2-4 m trong tán. Lưu ý cách các mô hình không gian thay đổi giữa B, C và D. E) Hồ sơ của lidar trả về cho thấy tán cây cao hơn với tương đối ít thảm thực vật và độ cao trung bình và thấp ở bên trái và tán với thảm thực vật gần bề mặt dày đặc hơn ở bên phải. ” Hình ảnh, USGS, miền công cộng.

Các xáo trộn, chẳng hạn như do hỏa hoạn, giờ đây cũng được theo dõi dễ dàng hơn, bao gồm cả việc những xáo trộn này ảnh hưởng và dẫn đến sự phục hồi trong rừng hoặc các hệ sinh thái khác như thế nào. Ví dụ, sau một vụ cháy rừng, khả năng rừng phát triển trở lại và các loài bản địa sinh sống có thể được giám sát tốt hơn bằng cách sử dụng các vệ tinh như Sentinel-2.

------

MAPPING ECOSYSTEM HEALTH THROUGH SATELLITE DATA - P1
Remote sensing, particularly from satellite, drone, and aircraft data, have increasingly transformed the types of information we are able to capture from large ecosystems.

Increasingly, scientists have been able to develop what are essential biodiversity variables (EBVs) derived from remote sensing data that can better tell us about the health of ecosystems as well as act as an early warning system to help ecosystems. With such information, we can better monitor and plan how to best conserve ecosystems.

The critical revolution in satellite and other remote sensing data include the fact that we now have many different types of sensors, particularly electromagnetic spectral and radar data from sensors, that enable a variety of important data to be captured.

USGS scientists collecting spectral data in Missouri

Remote Sensing Helps to Fill in the Gap
Both active and passive sensors on remote sensing platforms are enabling us to capture data that, in some cases, did not exist only a few decades ago. We can now even use the data to distinguish types of plants and tree cover in forests.

Remote sensing platforms such as LANDSAT, ASTER, drones equipped with thermal and spectral cameras, and even synthetic aperture radar (SAR)-based systems are helping to revolutionize the types of data we can capture.

By using satellite, airplane, and drone data, we are also better able to capture varying resolutions, from individual trees to larger ecosystems. Such data used together help fill in critical gaps in our knowledge about ecosystem health and provide recurrent data to continually monitor how ecologies evolve.

Based on these types of data and imagery, we can now better estimate regions such as forests for their overall health. For instance, types of species, canopy height, overall tree diversity, land cover variability, and photosynthesis activity are all be better measured and understood today than they were even ten years ago.

Using data captured from satellites and other remote sensing sources, researchers could also feed information to models that better estimate how forests and ecosystems evolve and these help to forecast how ecosystem health will change.

Monitoring Ecosystems with Remote Sensing
Why remote sensing has become critical is because scientists find themselves in a race against time and capturing wide data from remote sensing enables a better way to monitor ecosystems.

For instance, individual tree species could be better understood, including distribution of native or invasive species, using visible, near-infrared, short-wave infrared data from electromagnetic cameras.

Radar can inform on canopy height for trees, which is an important variable for overall health in actively growing forests. Community diversity in a given ecosystem can be better captured by spectral cameras that inform on plant chlorophyll levels, demonstrating if diversity represents a healthy mixture of native plants across wide areas.

From the USGS: “Example of lidar-derived metric products of canopy structure. A) Image showing an area characterized by varied forest strands. (Red box shows from where profile data in E area taken.) B) Lidar-derived maximum canopy height. C) Lidar-derived height of low- to medium-height vegetation beneath the overstory canopy. D) Density of vegetation at 2-4 m within the canopy. Note how spatial patterns shift between B, C, and D. E) Profile of lidar returns showing taller canopy with relatively little vegetation and mid and low elevations to the left and canopy with denser near-surface vegetation to the right.” Image, USGS, public domain.

Disturbances, such as from fires, are now also more easily monitored, including how these disturbances affect and lead to recovery in forests or other ecosystems. For instance, after a forest fire, the ability for a forest to grow back and for native species to take hold could be better monitored using satellites such as Sentinel-2.

Geolink tổng hợp từ GISlounge