机器学习如何帮助人类创造可持续的未来？

机器学习如何帮助人类创造可持续的未来？资源消耗和环境退化是全球人类面对的共同问题，在新技术的帮助下过去棘手的问题逐渐有了解决之道，AI也在能源创新和管理、资源监测、环境控制等可持续发展方面贡献着自己的力量。森林作为地球上最重要的资源之一被誉为地球之肺，也是成千上万种动植物赖以生存的家园，对许多人来说，森林是食物、水、衣服、药品和住所的来源。同时森林对于维护大气碳氧平衡、维持气候和生态系统的稳定具有决定性作用。

但近几十年来无节制的开采造成了大面积的森林破坏，大片的林木从地球上消失。据统计每年有近1900万英亩的森林遭到破坏，相当于每分钟有27个足球场大小的森林从地球上消失。为了治理对森林的破坏，政府需要迅速、详尽的了解森林面积的变化状况。传统方法无法做到及时和大规模的覆盖，使得森林治理和保护一直面临着巨大的挑战。而AI的出现与卫星图像的规模化应用使得这一难题逐步解决。

不同的视角

在地面上我们无法全面地了解特定森林区域的丰富资源，也无法预测那些可能对植物健康带来影响的潜在风险。人类在丛林地区的活动能力限制了我们对于森林的深入了解，难以建立起大规模的监测与评估机制。对森林区域进行全面的人工测量和数据收集可能需要数月时间，耗费大量人力物力。为加深对森林这种复杂生态系统的理解，研究人员将人工智能与卫星图像相结合，利用先进的图像算法和统计手段在较短时间内就能够对大片森林进行监测与评估。将卫星图像用于地表监测与勘察已经有很长的历史，但在森林资源的高精度检测方面一直受制于算法和图像资源的限制。随着深度学习的发展，对于图像深刻的理解能力使研究人员意识到基于卫星图像的广阔应用。

很多研究机构和公司都在这里领域进行着探索。例如一家名为20tree.ai结合了人工智能、极高质量的卫星图像和雷达数据相结合来实现森林资源的精细化监测。基于深度学习算法，模型从卫星图像中学习出如何抽取树木的模式特征，并能够从图像中定位树的位置和一定区域内的森林覆盖率。

研究人员基于欧洲哥白尼地球观测计划的高精度卫星图像来对地表的林木覆盖进行监测。研究人员们使用了云服务和计算中心来处理卫星产生几十TB的海量数据，从中不断学习并利用算法来检测变化。

对于森林破坏和砍伐的检测也是相同的。通过向该算法提供许多砍伐森林的例子，它可以了解砍伐森林的情况。基于不同时空的训练样本可以训练机器学习算法来检测森林砍伐模式并预测高风险区域。它甚至可以检测人类无法发现的模式。随着卫星图像速度和质量不断提高，有可能获得针对全球林木覆盖了的每日报告。要分析这些数量的图像并检测微小的变化，机器学习是一个完美的解决方案。此外对于森林干旱程度分析、火灾隐患评估也通过相应的方法实现。

通过算法对卫星图片的处理后，人们可以检查其感兴趣的林木状况，包括树种、高度和直径、生长情况和生产力，以及经济植物的收获潜力。除了保护森林外还对经济林木、农业带来了更多的帮助。用户可以在几分钟内获得这些信息，使他们能够有效监控大自然的变化。例如，在干旱、病虫害或其他干扰存在的情况下，可以提前采取适当措施，减少不良影响，同时也可以评估自然灾害后的受损情况一遍采取合适的措置来恢复受灾的区域。

广泛应用

基于卫星图像的林木覆盖监测可以广泛应用于智慧森林、农业协同和城市植被覆盖监测管理等方面。对于政府、林业部门和管理部门提供重要的额信息参考和着重要的指导意义。用于实时森林监测和可持续管理。广为人知的森林砍伐地区包括巴西的亚马逊河以及印度尼西亚的婆罗洲和苏门答腊岛。然而，在南美洲、非洲。亚洲和澳大利亚的其他地区，近年来大量森林遭到破坏。每个地区砍伐森林的原因各不相同。例如，印度尼西亚主要是为了建造棕榈种植园；巴西塞拉多则是为了建造牧场和大豆种植园。

得益于极高分辨率的卫星图像和雷达数据，这种技术够在全球范围内提取树木信息，为森林和木材库存提供近乎实时的情报。观测森林的健康和威胁，如树木砍伐、干旱、昆虫瘟疫、土壤健康、风暴破坏等，从而更有效地利用资源并减少负面影响。结合卫星图像和人工智能还可以揭示人眼无法获得的信息，一些长期的缓慢的变化可以从宏观的检测中得出，隐含在全球森林分布和变化的模式也可以被有效发掘。

促进可持续实践并支持当地发展。农业一般会对森林和自然产生重大影响。农业是森林砍伐的最大驱动力，因为农业需求，很多资源往往变得不可持续。世界人口正在快速增长。根据联合国的研究，到2050年，地球上将有98亿人口。与今天的76亿人口相比，增加了29％。随着人口的增长，对食物，木材和矿物的需求不断增加。这也是毁林和森林退化的主要原因之一。以生产肉类为例。森林用地被转化用于养牛和大豆种植。很明显，肉类需求的增长是造成森林损失的第一要素。此外，木质产品如木质建筑物和家具等的生产是另一个重要原因。

新技术的发展给农业和政府一个全新的工具和手段来平衡经济与环境的关系。人们可利用新技术在细粒度水平上提取最新的土地覆盖分类，并深入了解产量和生产力，选择损害较小或者没有损害的区域进行开发，以此降低森林的压力并带来更为可持续的发展。利用人工智能，更具体地说是机器学习，可以有助于提高转换土地的生产力。当卫星图像和机器学习相结合时，可以生成自动信息，帮助农民改善经营方式。它有助于农民根据所需灌溉的位置、时间和数量以及要使用的农药做出数据驱动的决策。此外，它有助于优化收获的时间，带来了更高的产量和更可持续的资源利用。

创造更健康的城市。到2050年，全球三分之二的人口将居住在城市。在气候变化的影响下，人们被迫迁移到城市，但城市也面临着气候变化的压力。热浪、空气污染、风暴和洪水是非常严重的威胁，每天都会影响数百万人的生活。森林为缓解这些威胁提供了基于自然和成本效益的解决方案。基于卫星图像和机器学习的城市扫描和监测服务深入了解城市绿地，如植被覆盖、城市森林多样性和空气质量等，为城市合理规划植被、监控气候状况提供了及时准确的资料。预计到2050年，容纳全球三分之二人口的城市都可以利用这项技术更加深入地了解绿地情况，如树木覆盖、城市森林多样性和空气质量等。毫无疑问，更好地监测和管理城市森林有助于减轻城市热浪、空气污染和洪水爆发，最终实现人类的可持续发展。

写在最后

文中提到的高精度卫星数据来源于Daily Change Challenge比赛:https://www.copernicus-masters.com/prize/planet-challenge/https://www.planet.com/

另外欧洲空间局的哥白尼地球观测计划卫星数据可以在下面这里找到:https://earth.esa.int/web/guest/home

以及更多的其他数据:https://spacedata.copernicus.eu/web/cscda/data-offerhttp://scihub.terradue.com/

ref:

https://www.20tree.ai/

https://blogs.nvidia.com/blog/2019/01/17/ai-for-smarter-forest-management/ https://www.copernicus-masters.com/winner/forest-health-monitoring-using-ai-and-satellites/

欧洲哥白尼地球观测计划：http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus

卫星图像：

https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ https://maaproject.org/en/

哨兵卫星数据：

http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-1 https://blog.csdn.net/lijie45655/article/details/80863404 http://science.sciencemag.org/content/342/6160/850