Пандемия коронавируса вынудила исследователей переключиться на другую работу или временно отказаться от проектов из-за протоколов безопасности здоровья или невозможности путешествовать. Но для Патрика Киз и Элизабет Барнс, мужа и жены ученых из университета штата Колорадо (CSU), прошедший год стал плодотворным. Дело в том, что они объединились с Нилом Картером, доцентом Мичиганского университета, для работы над статьей, опубликованной в журнале Environmental Research Letters. В ней авторы исследования рассказывают о создании спутниковой карты антропогенного воздействия на регионы планеты.
Ученые использовали машинное обучение для создания атласа, который показывает, где конкретно в мире произошли резкие изменения ландшафта. На карте показаны последствия вырубки лесов, добычи полезных ископаемых, расширения дорожных сетей, урбанизации и роста сельского хозяйства.
Индекс человеческого следа (HFI) — широко используемый инструмент для интерпретации усиливающегося давления человечества на Землю. До сих пор процесс создания HFI требовал значительных данных и моделирования, а обновленные версии индекса часто отстают от сегодняшнего дня на много лет. В новой работе ученые представили глобальный HFI на основе машинного обучения (ml-HFI), который можно регулярно обновлять с использованием только спутниковых снимков. В исследовании ученые представили последнюю карту HFI и задокументировали изменения во влиянии человека на природу за последние 20 лет (с 2000 по 2019 гг).
«Разработанная нами карта может помочь людям понять важные проблемы сохранения биоразнообразия и устойчивости в целом», — сказал Киз, ведущий автор и научный сотрудник Школы глобальной экологической устойчивости CSU.
Карты этого типа можно использовать для отслеживания прогресса в достижении цели 15 в области устойчивого развития Организации Объединенных Наций (ЦУР 15) «Жизнь на земле», которая направлена на сохранении биоразнообразия.
Для своей карты исследователи создали свёрточную нейронную сеть (CNN), которая обычно используется для интерпретации изображений. Это похоже на то, как работает Facebook, когда сайт предлагает отметить друзей на фотографии.
При разработке алгоритма ученые использовали существующие данные, которые классифицировали воздействие человека на планету. Речь идет о таких факторах, как дороги и здания, а также пастбища для домашнего скота и места вырубки лесов. Затем свёрточная нейронная сеть научилась точно интерпретировать спутниковые изображения на основе этих существующих данных.
Читать далее
Создана первая точная карта мира. Что не так со всеми остальными?
Инфракрасное излучение от рук человека использовали для шифрования
Уран получил статус самой странной планеты в Солнечной системе. Почему?