EOS Data Analytics uzlabo savu EOSDA mežu uzraudzības risinājumu, lai vēl vairāk veicinātu ilgtspējīgu mežsaimniecības pārvaldību

EOS Data Analytics ir prezentējis tās uzlabotu versiju EOSDA mežu monitorings risinājums, lai palīdzētu planētai cīnīties ar pieaugošo vides krīzi. Platforma, kas izstrādāta, lai novērtētu dažādus meža zemes apstākļus, kļūst par pielāgotu risinājumu, kas ir orientēts uz klientu pieeju un virkni jaunu funkciju, un tas iezīmē nozīmīgu pavērsienu ilgtspējīgas mežsaimniecības pārvaldības jomā.

EOS Data Analytics paplašina EOSDA mežu monitoringu
Attēls: EOS Data Analytics

Meži ne tikai absorbē oglekli, kas ir galvenais klimata pārmaiņu cēlonis, bet arī veicina vietējo kopienu labklājību un atjauno bioloģisko daudzveidību. Taču klimata pārmaiņu, urbanizācijas un agresīvas mežizstrādes dēļ ik gadu sarūk līdz pat 10 miljoniem hektāru, tāpēc šīs vitāli svarīgās ekosistēmas tiek arvien apdraudētas. Šāda satraucoša statistika uzsver gudras, uz datiem balstītas mežsaimniecības pārvaldības steidzamību.

EOS Data Analytics, starptautisks līderis mākslīgā intelekta jomā satelīts attēlu analīze ir bijusi novatoriska vienība šajā jomā. Doktora Maksa Poļakova dibinātā organizācija kopš 2021. gada ir veicinājusi ilgtspējīgu mežu apsaimniekošanu, izmantojot savu produktu EOSDA Forest Monitoring — digitālu, satelītu vadītu rīku.

Jaunākā EOSDA Forest Monitoring iterācija ir pielāgots risinājums, kas atbilst individuālajām klientu unikālajām prasībām. Tas sniedz iespēju daudzveidīgam lietotāju lokam, sākot no zemes īpašniekiem un mežu apsaimniekotājiem līdz mežizstrādes uzņēmumiem, pārtikas rūpniecības uzņēmumiem un investīcijām. un finanšu iestādes un akadēmiskie pētniecības institūti, kas ļauj tiem novērtēt meža veselību no tālienes, izmantojot satelītu tēlainība.

Saskaņā ar Artioms Aņisimovs, EOSDA izpilddirektors, EOSDA Forest Monitoring mērķis ir vadīt mežsaimniecības nozares pārmaiņas, piedāvājot nepārspējamu redzamību un vadību pār savām darbībām. Tikko ieviestais funkciju komplekts iemieso šo ideju un palīdz lietotājiem pieņemt zinošus lēmumus, kas saskaņo produktivitāti ar ilgtspējību. Šī produkta galvenais mērķis ir divējāds: paaugstinātas prasmes uzņēmumu darbībā un plaukstoša planēta cilvēcei.

Lasi arī: Izveidojiet virtuālu satelītu tiešsaistē

Papildinātā platforma tagad ir aprīkota ar virkni izsmalcinātu funkciju:

1. Meža segums: Šis rīks identificē meža segumu, izmantojot kontrastējošus satelītattēlus, ļauj veikt atkārtotu uzraudzību un sola vairāk nekā 90% precizitāti, ja to vada EOSDA profesionāļi. Šo progresīvo kompetenci var pielāgot, lai apmierinātu klientu prasības, sniedzot visaptverošu izpratni par meža reljefu.

2. Mežu izciršana: šī funkcija atpazīst mežu izciršanu iepriekš noteiktā apgabalā vēlamajos laika periodos. Tas ir neaizstājams instruments, lai izsekotu un mazinātu sekas mežu izciršana, nozīmīgs pasaules oglekļa emisiju avots.

Mežu izciršana Rietumjavā, Indonēzijā, novērota 2016. un 2018. gadā
Attēls: EOS Data Analytics

3. Meža atjaunošana. Šī funkcija pārbauda noteiktas teritorijas, lai noteiktu apgabalus, kas ir bijuši liecinieki veiksmīgai meža atjaunošanai. Izmantojot satelīta datus, tas var izcelt apgabalus, kur ir notikusi meža atjaunošana, tādējādi nodrošinot svarīgu informāciju mežu atjaunošana iniciatīvas.

4. Koku sugas. Šis rīks var atšķirt plašas klasifikācijas, piemēram, ozols, priede, bērzs utt., sniedzot vērtīgus datus mērķtiecīgai meža apsaimniekošanai. Izpratne par koku sugu sastāvu mežā ir nepieciešamība bioloģiskās daudzveidības saglabāšanai un meža veselības apsaimniekošanai.

Žitomiras apgabala koku sugu klasifikācija Ukrainā, 2021
Attēls: EOS Data Analytics

5. Dedzinātā zona. 2022. gadā vien ugunsgrēki izraisīja koku seguma zudumu vairāk nekā 4,12 miljonu hektāru platībā. Šis rīks piedāvā ugunsgrēku nodarīto postījumu novērtējumu, lai novērtētu ugunsgrēka skartos reģionus un kvantitatīvi noteiktu meža kaitējuma apmēru. To var apvienot ar citām funkcijām, piemēram, mežu atjaunošanas izsekošanas algoritmiem, lai palīdzētu klientiem novērtēt viņu meža atjaunošanas pasākumu efektivitāti laika gaitā.

Degušās vietas pirms un pēc Kalifornijas 2022. gada ugunsgrēka.
Attēls: EOS Data analytics
Meža veselības stāvoklis pirms un pēc savvaļas ugunsgrēka Guardā, Portugālē 2022. gadā
Attēls: EOS Data Analytics

6. Meža veselības uzraudzība. Šis rīks novērtē meža veselību, izmantojot dažādus veģetācijas indeksus, sniedzot vēsturisku kopsavilkumu un mūsdienu datus, kas tiek atjaunināti aptuveni ik pēc astoņām dienām. Lai gan sistēma pārsvarā izmanto MODIS satelīta uzņemtos attēlus, kas nodrošina 250 metru izšķirtspēju, tā vajadzības gadījumā var izmantot datus no citiem satelītiem. Nākotnes uzlabojumi ietvers tādas funkcijas kā biomasas aplēse un oglekļa krājumi, kas ir neatņemama būtiska klimata pārmaiņu pretpasākumu sastāvdaļa. Biomasas aplēses funkcija piedāvās logu uz organisko vielu kopējo masu noteiktā reģionā, sniedzot precīzu meža ražas interpretāciju. Turklāt ogleklis Krājumi funkcija atvieglos mežā piesaistītā oglekļa daudzuma aprēķināšanu, tādējādi spēlējot izšķirošu lomu klimata pārmaiņu mazināšanas stratēģijās.

Katra funkcija ir balstīta uz sarežģītiem AI algoritmiem un plašu satelītu datu resursu spektru, tostarp Sentinel 1 un 2, un, visbeidzot, EOSDA EOS SAT-1, EOS SAT novatoriskais satelīts, uzņēmuma topošais satelīts klasteris. Tā dizains nodrošina precīzāku meža dinamikas pārbaudi no kosmosa, sniedzot precīzu un operatīvi atbilstošu ieskatu par jebkuru norādīto apgabalu neatkarīgi no izmēriem.

Lasi arī: Veiciniet savu zināšanu pārvaldību, izmantojot mūsu AI darbinātu tērzēšanas robotu

EOS Data Analytics ir no visas sirds veltīts ilgtspējīgas mežsaimniecības prakses veicināšanai, izmantojot satelīttehnoloģiju. Vera Petrika, EOSDA mārketinga direktore, uzskata, ka tādi risinājumi kā EOSDA Forest Monitoring var būtiski veicināt Zemes veselības saglabāšanu nākamajām paaudzēm.

Uzņēmums ir nelokāms savā apņēmībā uzlabot un paplašināt savu pakalpojumu klāstu, nodrošinot, ka tā platformas un risinājumi saglabā savu pozīciju tehnoloģisko inovāciju virsotnē.