(English below)

Với các EBV được thu thập tốt hơn bằng cách sử dụng viễn thám, các nhà khoa học hiện thấy rằng viễn thám là một trong những dữ liệu quan trọng nhất được sử dụng để dự báo cách các hệ sinh thái có thể thay đổi hoặc có thể bị ảnh hưởng bởi biến đổi khí hậu và các xáo trộn môi trường khác.

Nhìn chung, có 20 EBV mà các nhà nghiên cứu đã phân loại, với sáu quy mô không gian trải dài từ cấp DNA đến các hệ sinh thái quy mô lớn. Hiện tại, viễn thám có thể thu được hai trong số các tỷ lệ này một cách hiệu quả, nhưng các nhà nghiên cứu đang cố gắng phát triển các cách tốt hơn để sử dụng viễn thám để nắm bắt tất cả hoặc nhiều hơn các tỷ lệ khác.

Trong số các chủ đề nghiên cứu hiện tại, các nhà khoa học đang tích cực cố gắng sử dụng máy bay không người lái hoặc các nền tảng cảm biến từ xa khác để tìm quang phổ hoặc các dấu hiệu khác có thể thông báo về cấu trúc DNA của thực vật. 

Nghiên cứu thực địa vẫn là điều quan trọng đối với các nhà khoa học, đặc biệt là để xác nhận các quan sát. Ở các vùng như lãnh nguyên Bắc Cực, đất ngập nước và rừng ôn đới, điều tra thực địa được sử dụng để thu thập dữ liệu nhằm chứng minh rằng dữ liệu quang phổ vệ tinh có thể được sử dụng để tạo EBV cho phép hệ thống cảnh báo sớm về sức khỏe của hệ sinh thái.

Nói cách khác, ngay cả trước khi hệ sinh thái xuất hiện không lành mạnh, dữ liệu vệ tinh có thể cung cấp cảnh báo sớm cho các nhà khoa học can thiệp vào các hệ sinh thái nhất định. Các nhà nghiên cứu đang khuyến nghị rằng các mạng lưới quan sát đa dạng sinh học, với viễn thám là một thành phần quan trọng, nên được thiết lập ở các quốc gia để họ có thể giám sát tốt hơn và đáp ứng tốt hơn tình trạng của các hệ sinh thái trước khi các vấn đề xuất hiện.

Viễn thám nên tạo thành một thành phần tích cực trong cách các quốc gia phát triển các chính sách xung quanh hệ sinh thái của họ. 

Thách thức trong những năm tới là tăng sự biến thiên không gian có thể quan sát được trong dữ liệu viễn thám đồng thời cải thiện cách chuyển dữ liệu đó thành các biến có thể thực hiện được. Điều này sẽ bao gồm việc cải thiện mô hình hóa thu được từ dữ liệu viễn thám, đồng thời cải thiện các loại dữ liệu thu được, bao gồm các cấp độ xuống DNA hoặc cấu trúc phân tử của thực vật.

Chúng ta vẫn còn một số chặng đường trước khi đạt được mức đó nhưng các nhà khoa học hy vọng rằng điều này sẽ đạt được trong những năm tới và các mối liên hệ tốt hơn giữa chính sách có thể được thiết lập giữa dữ liệu cảm biến từ xa và các biện pháp bảo vệ hệ sinh thái.

-------

MAPPING ECOSYSTEM HEALTH THROUGH SATELLITE DATA - P2

With EBVs better captured using remote sensing, scientists now see that remote sensing forms among the most critical data used in forecasting how ecosystems may change or might be affect by climate change and other environmental disturbances.

Overall, there are 20 EBVs that researchers have categorised, with six spatial scales that range from the DNA level to large-scale ecosystems. Currently, remote sensing is able to capture two of these scales efficiently, but researchers are trying to develop better ways to use remote sensing to capture all or more of the other scales.

Among current topics of research, scientists are actively trying to use drones or other remotely sensed platforms to find spectral or other signatures that may inform on DNA structure for plants.

Fieldwork is still critical to scientists particularly to validate observations. In regions such as the arctic tundra, wetlands, and a temperate forest, fieldwork is used to collect data to demonstrate that satellite spectral data can be used to create EBVs that enable an early warning system on health of ecosystems.

In other words, even before ecosystems appear unhealthy, satellite data can provide early warning for scientists to intervene in given ecosystems. Researchers are recommending that biodiversity observation networks, with remote sensing being a critical component, be setup in countries so that they can better monitor and respond to the health of ecosystems well before problems are evident.

Remote sensing should form an active component in how countries develop policies around their ecosystems.

The challenge in coming years will be to increase the spatial variability that can be observed in remote sensing data while improving how such data are translated to actionable variables. This will include improving modeling that derives from remote sensing data, while also improving the types of data captured, including levels down to DNA or molecular structures of plants.

We are still some way before attaining that level but scientists are hopeful that this will be achievable in the years to come and better links between policy can be established between remotely sensed data and measures to protect ecosystems. 

Geolink tổng hợp từ GISlounge