通过机器学习保护雨林

计较机科学家David Dao开拓了一种智能算法，该算法行使雨林的卫星图像和无人驾驶飞机图像来猜测下一个也许遭到粉碎的雨林地区。他将在最近的马德里天气集会会议上先容他的研究，并将于1月在智利启动一个试点项目。

Dao来自德国，是呆板进修规模的专家，他开拓了可以自动说明卫星和无人机图像的智能算法。这有助于显现丛林包围率在那边降落以及降落的水平。他们乃至可以猜测在不久的未来雨林将消散的处所，诀窍在于算法怎样读取图像。

卫星和无人机可提供差异高度、判别率、质量的无数热带雨林图像。它们的配合点是，它们描画的地区没有标志或以其他方法标识。与舆图差异，这些处所没著名称、丛林、河道和阶梯，没有计较机科学家会说的轻易识此外标签。这意味着计较机算法无法辨认什么是丛林包围率以及什么不是丛林包围率。

丛林面积正在缩小

正如Dao表明的那样，该算法读取序列以便辨认出丛林地区以及这些地区是否正在缩小。这些序列是定时刻次序串在一路的单个图像，就像旧的影戏胶片或漫画一样。

从鸟瞰的角度来看，所获得的图案相同于鱼的骨骼，具有脊柱和小骨头，因此被称为“鱼骨头”。通过较量这些定时刻次序分列的鸟瞰图，算法可以确定阶梯体系和丛林包围率怎样随时刻变革。

这意味着智能算法不必要标签来天生指示雨林正在缩小的整体图像。他们还可以猜测接下来最严峻的丛林砍伐将呈此刻那里。该模子还合用于河道四面和农业地域四面的丛林砍伐。

在智利雨林中试运行

在名为Komorebi的研究项目中，David Dao找来了该规模的相助搭档，个中包罗智利林业局CONAF（CorporaciónNacional Forestal）。2020年头，一个试点项目将在都城圣地亚哥以南的平静洋海岸的瓦尔迪维亚雨林中开始。Dao将在真实的雨林前提下测试和调解他的猜测算法。他的要领不只可以或许发明雨林的整体阑珊，还可以确定受影响最严峻的树种。这是造成天气变革的一个重要身分，由于差异范例的树木以差异的速度存储二氧化碳，而丛林掩护的一种要领是为内地住民提供财务诱因，以保存树木作为二氧化碳的存储方法，而不是砍伐丛林。

在智利的雨林中，他们将研究诸怎样通过卫星图像与低层无人机捕捉的图像来进步猜测算法的精确性。与卫星图像差异，无人机图像可以准确到30厘米以内。Dao说：“假若有无人机图像，我们还可以调查树木的变革并发明生物多样性的变革”。

（编辑：湖南网）

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